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: Studi tentang sebaran titik panas (HOTSPOT) sebagai penduga kebakaran hutan dan lahan di Propinsi Kalimantan Barat Tahun 2003 dan Tahun 2004
Abstrak: Setiap tahun hampir bisa dipastikan di propinsi Kalimantan Barat terjadi kebakaran hutan dan lahan yang seringkali mengkambinghitamkan keadaan iklim sebagai penyebabnya, meskipun diketahui selain faktor alami, faktor manusia sangat berperan dalam terjadinya kebakaran hutan dan lahan ini. Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian, seberapa jauh keadaan alam dapat mempengaruhi terjadinya kebakaran. Dalam hal ini faktor alami tersebut dilihat dari nilai KBDI. Berdasarkan hasil penghitungan jumlah titik panas di Kalimantan Barat tahun 2003 dan tahun 2004, diketahui bulan yang memiliki jumlah titik panas yang ekstrim yaitu bulan Agustus, September dan Oktober. Dengan demikian dapat diduga peluang terjadinya kebakaran hutan dan lahan yang paling tinggi di propinsi Kalimantan Barat terjadi pada bulan Agustus, September dan Oktober. Pembandingan nilai KBDI dengan jumlah titik panas dilakukan dengan cara grafis dan penghitungan nilai korelasi (r). Pada tahun 2003, terlihat pola grafik jumlah titik panas mengikuti pola rata-rata KBDI bulanan. Begitupun nilai korelasi bernilai sedang serta bertanda positif yang berarti bahwa hubungan antara peningkatan nilai KBDI tidak diikuti dengan penurunan jumlah titik panas. Pada tahun 2004, meskipun memiliki nilai r yang cukup besar, pola grafik menunjukan jumlah titik panas yang tidak lazim dibandingkan dengan peningkatan nilai KBDI. Dari hasil perbandingan ini terlihat bahwa terjadinya kebakaran bukan disebabkan oleh faktor alami. Diduga kebakaran yang terjadi lebih dikarenakan adanya pembakaran hutan, baik untuk pembukaan ataupun penyiapan lahan. Pada areal penutupan lahan didapatkan hasil bahwa HPH memiliki jumlah panas tertinggi untuk tahun 2003 dan pada tahun 2004 puncak sebaran titik panas berada pada perkebunan. Jumlah titik panas di kabupaten tahun 2003 dan tahun 2004 menunjukan bahwa Kabupaten Sintang memiliki jumlah titik panas yang lebih dominan dibandingkan kabupaten lain.
Keyword: 

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