Judul: Karakteristik Kebakaran Hutan dan Lahan di Taman Nasional Baluran, Kabupaten Situbondo, Jawa Timur
Abstrak: Kejadian kebakaran di Taman Nasional (TN) Baluran pada Mei – November 2018 terjadi pada musim kemarau dan terjadi secara periodik di TN Baluran. Dampak kebakaran berupa perubahan aspek fisik, kimia, dan biologi yang dapat diilustrasikan sebagai keparahan kebakaran. Informasi penting bagi pengelolaan habitat yaitu vegetasi dan suhu udara sebagai aspek biologi dan fisik. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi daerah terbakar dan kelas keparahan kebakaran dan menjelaskan karakteristik kebakaran dari aspek vegetasi dan suhu udara selama periode kebakaran. Karakteristik kebakaran digambarkan dengan analisis normalized burn ratio (NBR) dan normalized difference vegetation index (NDVI) serta perhitungan suhu udara pada kondisi sebelum terbakar, setelah terbakar, dan selisih nilainya. Daerah kebakaran di TN Baluran teridentifikasi seluas 1798.92 ha dan tersebar dalam kelas rendah (1252.71 ha), sedang (543.79 ha), dan parah (2.43 ha). Savana memiliki nilai dNDVI sebesar 0.2543 yang diantaranya disebabkan oleh penebangan kayu akasia untuk kayu bakar dan dNBR 0.0677 yang diindikasikan adanya pembakaran oleh masyarakat untuk pertumbuhan rumput sebagai pakan ternak. Perubahan suhu udara pada savana sebesar 8.6 0C. Perubahan suhu udara semakin meningkat pada setiap kelas keparahan kebakaran yang diekstrak dengan nilai dNBR dibandingkan dNDVI.
Keyword: kebakaran, NBR, NDVI, suhu udara

Judul: Dampak kebakaran vegetasi terhadap sifat kimia tanah
Abstrak: Indonesia merupakan negara tropis yang memiliki keanekaragaman flora dan fauna yang sangat besar. Dengan hutan yang cukup luas, yang merupakan kekayaan alam yang tidak ternilai harganya yang harus dimanfaatkan secara optimal dengan tetap menjaga kelestariannya. Deforestasi di Indonesia sedang mengalami kehilangan hutan tropis yang tercepat di dunia. Salah satunya adalah kebakaran hutan yang dapat menimbulkan kerugian baik dari segi ekonomi maupun ekologi. Salah satu gangguan terbesar adalah kebakaran hutan. Kebakaran hutan merupakan salah satu dari peristiwa alam yang menyebabkan musnahnya hutan dalam jangka waktu yang cepat. Kebakaran hutan mengakibatkan kerusakan ekologis, menurunkan keanekaragaman hayati dan ekosistem yang merupakan sumber plasma nutfah bagi tumbuhan dan satwa. Dampak lain dari timbulnya kebakaran hutan adalah asap yang sangat berbahaya bagi kesehatan manusia dan makhluk hidup lainnya, mempercepat pemanasan global dan memperburuk komposisi udara sehingga menimbulkan polusi. Kerugian akibat kebakaran hutan pada tahun 1997/1998 yang terjadi di wilayah Indonesia diperkirakan sekitar Rp. 70 triliun dengan kurs dolar Amerika Rp. 7000 dengan luas kebakaran hutannya mencapai sedikitnya 10 juta ha. Kebakaran hutan juga mempunyai dampak negatif terhadap tanah berupa penurunan kualitas lahan meliputi sifat fisik, kimia, biologi tanah, erosi tanah, banjir, kapasitas penyimpanan air dan penghilangan serasah serta humus dan mulsa tanah, seluruhnya sangat mempengaruhi pertumbuhan pohon selanjutnya di areal kebakaran. Loka Penelitian Pola Tanam Kelapa (LOLITKA) Pakuwon berada pada posisi 106°44'17" sampai 106° 44'42" Bujur Timur (BT) dan 06°50'30" sampai 06°50'38" Lintang Selatan (LS), dengan ketinggian sekitar 450 meter dari permukaan laut (mdpl). Topografi kebun heterogen dari datar sampai berlereng dengan kelerengan rata-rata 30-45%. Tipe tanahnya adalah Latosol dan Podsolik Merah Kekuningan. Tekstur tanah adalah liat halus dan sedikit berpasir dengan tingkat kesuburan tanah sedang. Lapisan atas bahan organik tipis dan dengan permeabilitas baik dengan kedalaman tanah efektif berkisar diatas 1 m. Lokasi ini mempunyai tipe iklim Oldeman (B1) termasuk tipe basah dengan 11 bulan basah dan 1 bulan kering di bulan Juli. Suhu udara rataaan bulanan sekitar 25°C, kelembaban nisbi udara rataan bulanan sekitar 85%, dan curah hujan bulanan berkisar 103 mm. Penelitian dilakukan di hutan tanaman Gunung Salak, Desa Langensari, Kecamatan Parungkuda. Penelitian dilakukan pada bulan September Oktober 2003 dengan melakukan pengamatan pada plot yang terbakar dan plot yang tidak terbakar. Dalam penelitian ini kegiatan yang dilakukan terdiri dari kegiatan survey lokasi, pengumpulan data pada lokasi penelitian, persiapan alat dan bahan, pembuatan plot pengamatan, pengambilan sampel tanah baik pada hutan yang tidak terbakar maupun hutan yang telah terbakar. Contoh tanah diambil pada areal yang memiliki kondisi iklim dan topografi yang relatif sama. Pada 3 plot contoh tersebut diambil 3 titik dimana tiap titik diambil 2 sampel tanah dimana masing-masing sampel tanah diambil tanahnya dengan kedalaman 0-5 cm dan 5-15 cm dari permukaan tanah. Penelitian ini difokuskan pada dampak yang ditimbulkan oleh kebakaran hutan terhadap karakteristik kimia tanah akibat kebakaran. Pengaruh kebakaran terhadap sifat kimia tanah dapat dilihat dari parameter keasaman tanah (pH), kandungan C-organik, N-total, CAN, Kandungan phospor, Ca-total, K-total. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji dampak kebakaran terhadap karakteristik kimia tanah. Berdasarkan data hasil penelitian terlihat bahwa sesaat setelah dibakar nilai pH tanah tidak berubah begitu banyak dan berdasarkan hasil uji statistik menunjukan
Keyword: Kebakaran, Kimia tanah, Kebakaran hutan, Gunung Salak

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