Judul: Pengaruh Antropogenik terhadap Kondisi Iklim yang Berpotensi Meningkatkan Kebakaran Lahan Di Kalimantan
Abstrak: Kalimantan merupakan wilayah dengan hutan primer dan sekunder yang digunakan untuk melindungi berbagai bencana alam, selain itu Kalimantan juga merupakan wilayah yang rentan terhadap fenomena ENSO. Selain disebabkan karena fenomena el nino, potensi peningkatan kebakaran lahan juga dipengaruhi oleh faktor manusia/antropogenik. Pengaruh antropogenik menyebabkan peningkatan temperatur sehingga jumlah hotspot mengalami peningkatan yang dalam hal ini merupakan indikator kebakaran hutan dan lahan. Sehingga diperlukan penelitian mengenai pengaruh antropogenik terhadap curah hujan dan temperatur menggunakan hasil luaran GCM dan RegCM. Penelitian ini belum banyak dilakukan, sehingga penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh faktor antropogenik terhadap kondisi iklim yang berpotensi meningkatkan kebakaran hutan di Kalimantan. Penelitian ini menggunakan data curah hujan, temperatur, visibility https://www.ogimet.com/gsodc.phtml.en, serta data hotspot bulanan dari masingmasing propinsi di Kalimantan yang didapatkan dari BMKG dari tahun 2007- 2016. Analisis periode dasarian untuk propinsi Kalimantan Tengah yang digunakan sebagai studi kasus untuk membangun sistem peringatan dini kebakaran hutan. Analisis statistik dari data observasi tidak bisa mengidentifikasi faktor antropogenik karena tidak ada data terkait faktor antropogenik sehingga diperlukan pemodelan iklim dengan menggunakan simulasi RegCM. Simulasi RegCM memerlukan data inputan berupa kelembaban (huss), tekanan (ps), temperatur (ta), angin zonal (ua) dan meridional (va). Simulasi RegCM dilakukan melalui tiga tahap yaitu (1) tahap preprocessing (2) tahap processing dan (3) tahap post-processing. Dalam penelitian ini menggunakan model GFDL-ESM2M dengan resolusi spasial sebesar 30 km x 30 km, dari bulan Juni, Juli dan Agustus (JJA) untuk masing-masing tahun 1993, 1994, 1997, 1998, 2013, 2014, dan 2015. Analisis pengaruh antropogenik didapatkan dengan mengurangkan antara data Historis-NAT. Jumlah hotspot memiliki hubungan yang erat dengan visibility dan kondisi iklim pada periode yang sama. Nilai Pvalue < 0.05 menunjukkan signifikan terhadap faktor iklim, korelasi yang dihasilkan -0.69 tanpa lagtime, dan -0.79 dengan lagtime di wilayah Kalimantan Tengah. Persamaan yang digunakan sebagai sistem peringatan dini disusun dari kondisi iklim 1 dekade sebelumnya. Pengaruh antropogenik akan sangat berperan dalam kondisi iklim yang berpotensi meningkatkan kebakaran hutan apabila meyebabkan curah hujan menurun, dan temperatur meningkat pada musim kemarau. Perubahan curah hujan akibat pengaruh antropogenik pada tahun El Nino, normal dan La nina sebesar -5 ~ 5% per bulan berturut-turut dari (0~450), (-150~450), dan (-150~450) mm/bulan. Kenaikan temperatur akibat pengaruh antropogenik tidak signifikan, karena kenaikannya sangat kecil yaitu 0.002-0.003% untuk tahun el nino, (0.0025- 0.003% & 0.0025-0.0035%) untuk tahun normal, 0.001-0.0035% per bulan untuk tahun la nina dari (-10C~1.80C). Sehingga diperlukan analisis pada bulan JuliAgustus- September (JAS) untuk mendapatkan hasil yang lebih baik pada simulasi lanjutan di RegCM mengenai proyeksi curah hujan dan temperatur 10-20 kedepan.
Keyword: antropogenik, faktor iklim, kebakaran lahan, regcm

Judul: Hubungan antara Faktor Iklim dengan Titik Panas sebagai Indikator Terjadinya Kebakaran Hutan dan Lahan di Kalimantan
Abstrak: Kebakaran hutan di Kalimantan disebabkan oleh berbagai faktor seperti meningkatnya aktivitas pembukaan lahan untuk pemukiman, pertanian, perkebunan dan industri yang didukung oleh kondisi iklim. Indikasi kejadian kebakaran hutan dan lahan di Indonesia dapat diketahui dari informasi titik panas atau hotspot dengan memanfaatkan kanal yang berada pada satelit MODIS Aqua. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara sebaran hotspot dengan faktor iklim pada kebakaran hutan dan lahan di Kalimantan. Jumlah titik panas di Kalimantan dipengaruhi oleh faktor iklim berupa curah hujan dan suhu rata-rata. Sebaran titik panas yang tinggi terjadi pada suhu > 31oC dan curah hujan < 150 mm per bulan. Titik panas tidak menggambarkan sepenuhnya kebakaran lahan, tetapi dapat menjadi gambaran umum bahwa luas kebakaran hutan dan lahan (ha) setara dengan 0.6 dari jumlah titik panas di Kalimantan. Fenomena meteorologi El Niño Southern Oscilation (ENSO) berkorelasi nyata dengan luas kebakaran hutan dan lahan maupun jumlah titik panas terutama pada pola musiman Agustus, September dan Oktober (ASO). Rata-rata jumlah titik panas tertinggi terjadi di bulan Agustus dimana pada bulan tersebut sedang mengalami puncak musim kemarau. Analisis dengan jeda waktu pada variabel penduga (curah hujan dan suhu) belum dapat digunakan untuk menjadi bahan acuan untuk menduga kejadian kebakaran hutan pada 10-30 hari ke depan.
Keyword: Faktor iklim, Kalimantan, kebakaran hutan dan lahan, titik panas

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