Judul: Hubungan Tinggi Muka Air Gambut dengan Kejadian Kebakaran Hutan dan Lahan Gambut di Kabupaten Musi Banyuasin, Sumatera Selatan
Abstrak: Kabupaten Musi Banyuasin merupakan salah satu wilayah di Sumatera Selatan yang sering terjadi kebakaran di lahan gambut. TMA (Tinggi Muka Air) merupakan indikator terjadinya kebakaran di lahan gambut, selain itu faktor seperti curah hujan dan titik panas (hotspot) dapat mendukung kejadian kebakaran. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis hubungan curah hujan dengan hotspot, serta tinggi muka air gambut, dan hubungan tinggi muka air gambut dengan hotspot sebagai indikator kebakaran hutan dan lahan. Penelitian ini menggunakan data sekunder hotspot yang di dapatkan dari MODIS NASA, curah hujan dari satelit TRMM dan TMA dari BRG (Badan Restorasi Gambut). Untuk mengetahui hubungan curah hujan dengan hotspot, serta tinggi muka air gambut dilakukan uji korelasi bivariate pearson. Hasil penelitian menunjukan distribusi hotspot di lahan gambut Kabupaten Musi Banyuasin saat musim kering di bulan Juli – Agustus meningkat tajam diikuti penurunan curah hujan. Hasil uji stastistik korelasi hotspot dengan curah hujan menyatakan tidak berpengaruh nyata, namun pada uji statistik arah korelasi menunjukan hubungan yang terbalik, peningkatan curah hujan akan diikuti penurunan hotspot. Hasil uji stastistik korelasi curah hujan dengan TMA menyatakan berpengaruh nyata dengan korelasi rendah. Hal ini karena kondisi lahan gambut yang sudah terdegdrasi dan kering sehingga gambut tidak dapat menyerap air dan menyimpan air dengan baik. Hasil uji statistik TMA dengan hotspot tidak berpengaruh nyata dengan arah korelasi terbalik. Hal ini menjelaskan hotspot memberikan dampak kekeringan terhadap tinggi muka air gambut
Keyword: TMA, hotspot, curah hujan, korelasi

Judul: Analisis Risiko Kebakaran Hutan dan Lahan Gambut menggunakan Indikator Tinggi Muka Air di Kabupaten Tanjung Jabung Timur, Jambi
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia merupakan salah satu isu lingkungan yang menjadi perbincangan masyarakat setiap tahunnya, baik di tingkat lokal, nasional, maupun internasional. Beberapa faktor yang mempengaruhi kejadian kebakaran pada lahan gambut adalah tinggi muka air, hotspot, dan faktor iklim terutama curah hujan. Badan Restorasi Gambut dan Mangrove telah membentuk Sistem Pemantauan Air Gambut (SIPALAGA) berbasis peralatan sensor di lapangan untuk mengukur ketinggian air, namun pemanfaatan datanya masih kurang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk (1) menganalisis hubungan antara tinggi muka air, dan hotspot sebagai indikator kebakaran hutan dan lahan, (2) menganalisis hubungan antara tinggi muka air dan curah hujan, dan (3) membuat model dan peta risiko kebakaran terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Wilayah studi yang dipilih pada penelitian ini adalah Kabupaten Tanjung Jabung Timur, Provinsi Jambi. Analisis statistik dilakukan dengan menggunakan SPSS, pemetaan hotspot dan tinggi muka air didukung oleh Arc Map GIS 10.5, dan pembuatan model serta pemetaan risiko kebakaran menggunakan metode Composite Mapping Analysis. Kabupaten Tanjung Jabung Timur memiliki sebaran hotspot untuk Januari 2019 – Desember 2021 sebanyak sekitar 916 hotspot. Uji korelasi hotspot dengan ketinggian air diperoleh nilai korelasi sedang -0,408 dan P-Value 0,001, yang menunjukkan bahwa hotspot dengan tinggi muka air memiliki hubungan negatif, yang berarti bahwa tingginya nilai muka air akan diikuti dengan penurunan hotspot. Adapun korelasi ketinggian muka air dengan curah hujan mendapat nilai korelasi tinggi sebesar 0,705 dengan nilai P-Value sebesar 0,001 dan memiliki notasi positif, yang artinya tingginya jumlah curah hujan akan diikuti dengan tingginya ketinggian muka air. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tinggi muka air gambut memiliki kemungkinan yang baik sebagai indikator kebakaran hutan dan lahan di kawasan lahan gambut pada wilayah penelitian. Berdasarkan hasil analisis 5 subfaktor lingkungan dan manusia, yaitu tutupan lahan, fungsi kawasan, jarak jalan, jarak sungai, dan jarak saluran irigasi menunjukkan bahwa tinggi muka air kritis sebagai indikator kebakaran adalah (-0,392) m. Nilai ini sangat sesuai dengan ambang batas TMA dalam peraturan pemerintah tentang Perlindungan dan Pengelolaan Ekosistem Gambut.
Keyword: fire risk, ground water level, hotspot, sipalaga

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