Judul: Estimated Value of Above Ground Carbon Stock in Community Forest (Study Case in Hutan Organik, Megamendung, Bogor District)
Abstrak: Pemanasan global disebabkan oleh banyaknya emisi gas rumah kaca yang dilepaskkan ke atmosfer, termasuk karbon dioksida (CO2). Penelitian ini bertujuan menduga cadangan karbon dan potensi serapan CO2 pada Kawasan Hutan Rakyat “Organik” Megamendung. Penelitian ini menggunakan metode stratified systematic sampling with random start dengan intensitas sampling 10% dan 35 plot contoh pengukuran tinggi serta diameter berukuran 0,04 ha. Cadangan karbon dan dan serapan CO2 ditentukan berdasarkan konversi 47% biomassa yang diperkirakan menggunakan persamaan alometrik. Hasil penelitian ini menunjukkan Kawasan Hutan Rakyat “Organik” Megamendung seluas 13,76 ha mampu menyimpan rata- rata cadangan karbon sebesar 24,14-43,18 ton/ha atau total cadangan karbon sebesar 469,25-481,88 ton (pada selang kepercayaan [SK] 95%). Kawasan Hutan Rakyat “Organik” Megamendung pada tahun 2021 ini telah menyerap total CO2 dari atmosfer sebesar 1722,16-1768,51ton (pada SK 95%) dengan kesalahan pendugaan sebesar 24,59%.
Keyword: allometric, biomass, CO2 absorption, globar warming, hutan rakyat “Organik”

Judul: Estimated Value of Carbon Uptake on the Above and Below Ground Surfaces in Plantation Forest Banten Forest Park
Abstrak: Ekosistem hutan dapat menyerap gas rumah kaca (GRK) dengan cara menyerap CO2 dari udara menjadi simpanan karbon (C) dalam vegetasi, baik berkayu, tumbuhan bawah atau karbon organik dalam tanah. Vegetasi hutan menyerap karbon dioksida melalui aktivitas fotosintesis dan mampu menyimpan sekitar 76–78% karbon organik dari total karbon organik daratan dalam bentuk biomassa. Tanaman di hutan dapat digunakan untuk penyimpanan karbon, karena jumlah biomassa yang tersimpan berbanding lurus dengan jumlah karbon dalam tanaman tersebut. Provinsi Banten saat ini masih memiliki Taman Hutan Raya (TAHURA) Banten yang termasuk ke dalam jenis ekosistem hutan hujan dataran rendah yang didominasi oleh tumbuhan dari famili Dipterocarpaceae. Tujuan penelitian ini menduga potensi biomassa, simpanan karbon, dan serapan karbon dioksida (CO2) dan analisis pengaruh perbedaan biomassa terhadap karakteristik sifat kimia dan biologi tanah pada tegakan hutan tanaman S. leprosula, hutan tanaman rimba campuran dan hutan tanaman reboisasi di Taman Hutan Raya Banten. Metode yang digunakan adalah pengukuran diameter dan tinggi (pohon, tiang, pancang, kayu mati, dan pohon mati) serta pengukuran kadar air tumbuhan bawah, semai dan serasah. Pengambilan data tanah dilakukan dengan metode purposive sampling dengan mengambil contoh tanah pada plot 1, 13, dan 25. Pengamatan biologi tanah dilakukan dengan metode hand sorting dan corong berlese pada identifikasi makrofauna dan mesofauna. Hasil penelitian menunjukan total biomassa yang dihasilkan oleh tegakan hutan tanaman rimba campuran adalah sebesar 220,69 t/ha, hutan tanaman reboisasi 155,84 t/ha, dan hutan tanaman S. leprosula 173,96 t/ha. Nilai karbon yang dihasilkan oleh tegakan hutan tanaman rimba campuran adalah 103,73 tC/ha, hutan tanaman reboisasi 73,24 tC/ha, dan hutan tanaman S. leprosula 81,76 tC/ha. Nilai serapan karbon dioksida yang dihasilkan tegakan hutan tanaman rimba campuran adalah 380,68 tCO2/ha, hutan tanaman reboisasi 268,80 tCO2/ha, hutan tanaman S. leprosula 300,06 tCO2/ha. Keragaman fauna tanah yang dominan ditemukan dalam penelitian ini ialah semut hitam dan semut merah yang dianggap sebagai indikator kesuburan tanah. Kandungan C-organik tanah pada ketiga lokasi penelitian berstatus tinggi karena berada pada nilai >4% dimana semakin tinggi kandungan C-organik, total maka semakin baik kualitas tanah. Jika kualitas tanah baik maka berkorelasi positif dengan pertumbuhan vegetasi.
Keyword: biomass, carbon, carbon dioxide, necromass, soil

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