Judul: Penilaian Dampak Kebakaran Terhadap Makrofauna Tanah Dengan Metode Forest Health Monitoring (Fhm)
Abstrak: Kebakaran hutan merupakan peristiwa yang telah berulangkali terjadi di Indonesia dan sampai saat ini belum tertanggulangi dengan baik. Frekuensi dan luasan hutan yang terbakar cenderung meningkat. Pada tahun 1998 luasan hutan yang terbakar mencapai angka 10 juta ha. Salah satu penyebab kebakaran hutan di Indonesia adalah penggunaan api dalam penyiapan lahan terutama untuk pertanian. Salah satu dampak kebakaran hutan yang terjadi adalah kerusakan tanah sebagai habitat bagi makhluk hidup di hutan. Binatang tanah merupakan organisme yang hidup di tanah dan sangat dipengaruhi oleh kondisi tanahnya, sehingga kebakaran hutan akan sangat berdampak terhadap binatang tanah. Dampak kebakaran hutan terhadap binatang tanah dapat berupa berkurang, hilang atau bertambahnya jenis binatang tanah. Untuk mengetahui dampak kebakaran hutan terutama terhadap binatang tanah dapat dilakukan pemantauan terhadap kesehatan hutan dengan menggunakan metode Forest Health Monitoring (FHM). Adanya FHM diharapkan informasi yang akurat tentang biodiversitas binatang tanah setelah terbakar dapat diperoleh, sehingga dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam pengelolaan hutan bekas terbakar tersebut. Hasil penelitian yang dilakukan di Hutan Pendidikan Gunung Walat (HPGW) menunjukkan bahwa pada plot terbakar terdapat 1018 individu dari 14 ordo dan 23 famili yang didominasi oleh Formicidae (semut) dan Lumbricidae (cacing tanah). Pada plot tidak terbakar terdapat 672 individu dari 17 ordo dan 30 famili yang didominasi oleh Lumbricidae. Hal ini menunjukkan bahwa kebakaran di HPGW ini menyebabkan penurunan jumlah famili sebesar 23.33%, penurunan jumlah ordo sebesar 17,65% dan kenaikan jumlah individu sebesar 51,49%. Asri Buliyansih. E14201020. Penilaian Dampak Kebakaran Terhadap Sifat Biologi Tanah dengan Metode Forest Health Monitoring (FHM). Di bawah bimbingan Dr. Ir. Lailan Syaufina,M.Sc dan Dr. Ir. Noor Farikhah Haneda,M.Si. 65 Analisis nilai kelimpahan, Richness, Diversity dan Evenness Indices rata-rata pada kedua plot untuk tanah dan serasah menunjukkan bahwa richness index antara kedua plot berbeda nyata, dan Evenness index untuk serasah pada kedua plot berbeda sangat nyata, sementara nilai rata-rata indeks lainnya tidak berbeda nyata. Nilai Richness rata-rata dan Evenness indices pada plot tidak terbakar lebih besar daripada plot terbakar. Hal ini merupakan dampak kebakaran yang menyebabkan hilangnya beberapa famili/ordo akibat pemanasan pada tanah dan serasah yang mematikan makrofauna tanah dan merusak habitat hidupnya. Kebakaran hutan yang terjadi termasuk fire low severity terlihat dari kondisi tegkan yang cukup baik. Berdasarkan definisi hutan yang sehat maka secara umum tegakan hutan bekas terbakar masih dapat menjalankan fungsinya sehingga dapat dikatakan sehat.
Keyword: 

Judul: Penilaian dampak kebakaran hutan terhadap vegetasi dengan metode forest health monitoring
Abstrak: Kebakaran hutan merupakan peristiwa yang sering terjadi di Indonesia, yang saat ini dipandang menjadi salah satu bentuk gangguan yang besar dengan daya rusak yang cukup hebat dan mempunyai pengaruh nyata terhadap lingkungan hidup. Dampak kebakaran hutan akan sangat berpengaruh pada pada pengelolaan hutan, kerusakan yang ditimbulkan mengarah pada kepunahan hutan atau mengancam pada kelestarian hutan tersebut. Forest Health Monitoring (FHM) Sistem, merupakan metode yang digunakan di beberapa negara sebagai suatu program nasional yang didesain untuk mengevaluasi status, perubahan dan kecenderungan dari kondisi kesehatan hutan yang secara periodik. Sistem FHM ini telah memiliki metode standard untuk penilaian kesehatan hutan yang berupa kesehatan biofisik maupun fungsi hutan itu sendiri. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menilai dampak kebakaran hutan terhadap vegetasi dengan metode Forest Health Monitoring (FHM). Penelitian ini dilakukan di kawasan Taman Buru Gunung Masigit Kareumbi, Sumedang, Jawa Barat, selama 3 (tiga) bulan yaitu pada bulan Juni hingga Agustus 2004. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini, dapat digunakan sebagai bahan untuk mengetahui tentang kondisi kesehatan hutan, sekaligus memberikan masukan untuk kegiatan pengelolaan hutan berikutnya. Selain itu, hasil dari penelitian ini diharapkan juga dapat dipergunakan sebagai dasar untuk dilakukannya penelitian lebih lanjut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode Forest Health Monitoring (FHM) Sistem, dengan langkah-langkah sebagai berikut : penetapan plot, pengambilan data pohon, penilaian kerusakan pohon akibat kebakaran, pengumpulan data sekunder dan pengolahan data. Hasil penelitian dengan metode Forest Health Monitoring (FHM) Sistem di kawasan Taman Buru Gunung Masigit Kareumbi ini, memiliki luas sebesar 12.420,70 Ha. Kondisi iklim pada lokasi tersebut yang dilihat dari distribusi iklim periode 1998-2003, suhu maksimum tertinggi pada bulan September dengan suhu 29,7 °C dan suhu minimum terendah pada bulan Agustus dengan suhu 16,7 °C. Untuk nilai kelembaban relatif, bulan September merupakan nilai kelembaban relatif terendah dengan nilai 72 % dan bulan April mempunyai nilai kelembaban relatif tertinggi dengan nilai 83 %. Bulan September juga memiliki tingkat penerimaan radiasi matahari tertinggi (92%) dan terendah pada bulan Februari (47 %). Untuk kecepatan angin bulan Februari mempunyai nilai kecepatan angin tertinggi dengan 4,5 Km/Jam, dan bulan Oktober mempunyai kecepatan angin terendah dengan 3,1 Km/Jam.
Keyword: Hutan Kebakaran, dampak kebakaran hutan, vegetasi

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