Judul: Kebakaran Hutan dan Lahan di Pulau Rupat, Riau
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Riau pada umumnya terjadi di lahan gambut. Hal tersebut disebabkan luasan lahan gambut yang besar dan alih fungsi lahan yang tinggi. Kebakaran hutan dan lahan tersebut mengakibatkan kandungan polutan PM 2.5 yang tinggi. Pulau Rupat memiliki riwayat kasus kebakaran hutan dan lahan yang terulang pada tahun 2015 dan 2019. Penelitian ini bertujuan menganalisis kejadian kebakaran hutan dan lahan di Pulau Rupat, Riau pada tahun 2019 terhadap kandungan PM 2.5. Penelitian dilaksanakan dengan beberapa tahapan yaitu pengumpulan data, pengolahan data, dan analisis data. Pengumpulan data dilakukan dengan pengumpulan enam titik hotspot untuk mengetahui kandungan PM 2.5 dan wawancara dengan Lembaga Swadaya Masyarakat (LSM) kehutanan, Riau terkait kejadian kebakaran hutan dan lahan di Pulau Rupat. Kebakaran hutan dan lahan di Pulau Rupat tahun 2019 menyebabkan kandungan PM 2.5 tertinggi pada bulan Maret dengan nilai 2 319 μg/Nm3. Kandungan PM 2.5 tersebut sangat berbahaya bagi kesehatan serta polutan tersebut dapat mengganggu stabilitas politik akibat posisi Pulau Rupat yang berbatasan dengan negara tetangga. Kebakaran hutan dan lahan di Pulau Rupat disebabkan oleh beberapa faktor, yaitu pengelolaan kanal yang kurang baik, kondisi gambut yang rusak, serta kondisi cuaca memasuki masa El Nino yang mampu meningkatkan luas kebakaran hutan dan lahan di Pulau Rupat.
Keyword: kebakaran hutan dan lahan, PM 2.5, Pulau Rupat

Judul: Analisis Clustering Konsentrasi Polutan Kabut Asap Kebakaran Lahan Gambut di Provinsi Riau Menggunakan Metode KMeans
Abstrak: Kebakaran lahan gambut merupakan peristiwa yang cukup sering terjadi di Indonesia. Salah satu dampak yang ditimbulkan kebakaran lahan gambut adalah kabut asap. Kabut asap mengandung polutan yang dapat membahayakan lingkungan sekitar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis konsentrasi polutan dari kebakaran lahan gambut yang terjadi di Provinsi Riau tahun 2015 dalam 6 periode berdasarkan sekuens titik panas yaitu 9-11 Juli, 22-23 Juli, 26-29 Juli, 30 Agustus-1 September, 1-2 September dan 21-22 Oktober. Simulasi dilakukan untuk Provinsi Riau. Data konsentrasi polutan dihasilkan dari simulasi dengan menggunakan WRF-Chem. Polutan yang digunakan pada penelitian ini adalah polutan CO, CO2, CH4, PM2.5, dan PM10. Data polutan didapatkan dari Fire INventory from NCAR (FINN). Data polutan kemudian dikelompokkan dengan algoritme K-Means. Pada ketinggian kurang dari 20 meter, daerah yang ada pada cluster dengan nilai centroid tertinggi adalah Rokan Hilir, Indragiri Hilir, Siak, Bengkalis, Dumai, Pelalawan, dan Kepulauan Meranti. Simulasi WRF-Chem pada penelitian ini menunjukkan tidak ada polutan yang melebihi tingkat bahaya di Provinsi Riau pada semua periode
Keyword: K-Means, kabut asap, polusi udara, WRF-Chem

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