Judul: Content Analysis of Carbon Tax Policy Legislation in Indonesia
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk memahami isi kebijakan terkait pajak karbon yang telah dirilis oleh pemerintah Indonesia. Data yang digunakan dikumpulkan melalui metode studi kepustakaan. Proses analisis yang digunakan adalah tipe analisis isi terarah dengan cara reduksi data dan melakukan kodifikasi pada dokumen terkait ke dalam kriteria tertentu. Hasil analisis isi mengidentifikasi beberapa kategori dominan di dalam aturan yang telah diterbitkan oleh pemerintah Indonesia, yakni peta jalan pajak karbon, subjek yang dikenai pajak, waktu pengenaan pajak, mekanisme pengenaan pajak karbon, inventarisasi emisi GRK dan penghitungannya, penyelenggaraan NEK dan sertifikasi pengurangan emisi, dan instrumen perdagangan karbon. Mekanisme penerapan pajak karbon di Indonesia, yakni menggunakan metode cap-and-tax yang menggabungkan kebijakan cap-and-trade dengan pajak karbon. Tarif pajak karbon yang dipungut adalah Rp30.000/tonCO2e atau setara dengan $2,10/ton CO2e. Pembangkit Listrik Tenaga Uap-batu bara menjadi subjek yang dikenakan pajak karbon pertama kali karena menghasilkan emisi karbon yang paling tinggi dibandingkan dengan sektor- sektor lain.
Keyword: Carbon Tax, Policy, Greenhouse Gas Emissions

Judul: Dampak Implementasi Pajak Karbon di Provinsi di Indonesia: Sebuah Analisis Input-Output Antarwilayah yang Diperluas dengan Faktor Lingkungan
Abstrak: Studi ini menginvestigasi efektivitas pajakan karbon dalam mengurangi emisi karbon dan potensi dampak yang tidak diinginkan terhadap perekonomian dan masyarakat, seperti dampak terhadap output, pendapatan, dan lapangan kerja. Dengan membangun basis data berupa Environmentally Extended Interregional Input-Output (EE-IRIO), di mana analisisnya berfokus pada penilaian tingkat sektoral dan tingkat provinsi di Indonesia. Temuan dari penelitian ini menggarisbawahi bahwa provinsi-provinsi yang mengeluarkan tingkat karbon tertinggi sebagian besar berada di wilayah barat Indonesia, khususnya di Pulau Jawa. Sektor ketenagalistrikan berperan sebagai kontributor utama emisi karbon. Penerapan pajak karbon menyebabkan kenaikan harga dan penurunan permintaan akhir, yang mengakibatkan dampak negatif terhadap output, pendapatan, dan lapangan kerja. Studi ini menyarankan penerapan strategi daur ulang pendapatan untuk memitigasi konsekuensi yang tidak menguntungkan ini. Pendekatan ini melibatkan skenario gabungan, yang mencakup investasi pada pembangkit listrik energi terbarukan dan transfer ke sektor pertanian. Strategi seperti ini mempunyai potensi untuk mengurangi kerugian yang terkait dengan penerapan pajak karbon di Indonesia, dan menawarkan jalan menuju lingkungan yang lebih lestari sekaligus menjaga jalannya perekonomian.
Keyword: carbon tax, climate change, EE-IRIO, emissions, environmentaleconomics

Judul: The Construction of Greedy SVP LLL Algorithm
Abstrak: A lattice is a set of all integer linear combination of a set of linearly independent vectors in ℝ𝑛���. The independent vectors are called bases of lattice. Any lattice can be generated from many bases, and these bases have the same cardinality. In the lattice, the most fundamental and renowned problem is the Shortest Vector Problem (SVP). SVP is a tracking problem of the shortest nonzero vector in a lattice with equivalent bases. In two dimensions, SVP problem has resolved exactly by Gauss’ algorithm. When the lattice dimension is higher than two, A.K. Lenstra, H.W. Lenstra and L. Lovasz gave a LLL algorithm to compute approximation of nonzero shortest vector in the lattice. Reduced bases solution obtained from LLL algorithm still be an approximation and has polynomial running time of arbitrary dimension which large enough. In 1994, Schnoor and Euchner modified this LLL algorithm as a new variant which later was named deep insertion LLL algorithm. This algorithm is a modified version of the LLL algorithm to the terms of the exchange step to improve the accuracy of output of LLL reduced bases and applying it to the subset sum problem. The purpose of this research are: (1) Reconstruct the LLL algorithm and deep insertion LLL algorithm using a geometric approach. (2) Construct a greedy SVP LLL algorithm. (3) Implement the three algorithms in a symbolic programming language, and evaluate them experimentally. A bases ℬ=[𝐛���1,𝐛���2,…,𝐛���𝑛���] in ℝ𝑚��� is called reduced LLL with parameter 𝛿��� if satisfies: (a) |𝜇���𝑗���𝑖���|≤12, for every integer 𝑖���,𝑗��� with 1≤𝑖���<𝑗���<𝑛���. (b)𝛿���‖𝜋���𝑗���(𝐛���𝑗���)‖2≤‖𝜋���𝑗���(𝐛���𝑗���+1)‖2, for 𝑗���=1,2,…,𝑛���−1,where 𝛿��� is a reduced parameter of real numbers with 14<𝛿���<1. The first requirement is the reduced basis 𝛿��� must “nearly orthogonal” and in its computation case, this requirement can be reached out by using the Gram-Schmidt’s orthogonalization. While the second requirement is called exchange step, or used to called as Lovasz condition. By using both of these requirements, then they establish the LLL algorithm. Then, Schnoor and Euchner modify the LLL algorithm based on the requirements of the exchange step called the deep insertion LLL algorithm, where the exchange step is based on the comparison of the projected vector in orthogonal complement [𝐛���1,𝐛���2,…,𝐛���𝑘���−1]⊥ after j-th reduction. To construct greedy SVP LLL algorithm, the requirements of the exchange step is based on purely by comparing norm of lattice 𝐛���𝑗��� with norm lattice 𝐛���𝑖��� for 𝑖���=1,2,3…,𝑗���−1. The process of insertion reduced vector after the exchange step also has done greedily. Then, we calculate the number of arithmetic operation in greedy SVP LLL algorithm for further analysis. The result of our exprimentation for three algorithms on the certain matrix size shows that the running time of the three algorithms increases propotional to the size of the matrix. The result also shows that by using 𝛿���=34 for the LLL algorithm and the deep insertion LLL algorithm, and the greedy SVP LLL algorithm which is a new variant made by using no parameter of 𝛿���, outperform of the other of two previous algorithm in terms of speed with the same output.
Keyword: LLL algorithm, LLL deep insertion algorithm, greedy SVP LLL algorithm