Judul: Uji Laboratorium Fenomena Overhanging pada Sampel Gambut Terbakar di Jambi.
Abstrak: Kebakaran gambut tergolong dalam kebakaran bawah (ground fire). Salah satu dampak kebakaran gambut yaitu adanya fenomena tanah gantung (overhanging). Timbulnya overhanging menunjukkan adanya kebakaran gambut dalam yang sulit padam. Penelitian ini bertujuan menganalisis perambatan pembakaran pada sampel tanah gambut terbakar dengan kadar air yang berbeda-beda dan pengaruhnya terhadap fenomena overhanging pada skala laboratorium. Analisis yang dilakukan berupa perubahan temperatur terhadap waktu, cepat rambat api, distribusi temperatur, kehilangan massa, dan tampilan visual terjadinya overhanging pada sampel gambut. Penelitian ini menggunakan kadar air 8%, 15%, dan 23%. Analisis yang dilakukan pada sampel menunjukkan bahwa panas tidak dapat bertahan lama pada sampel dengan kadar air 23%. Analisis perambatan pembakaran pada gambut menunjukkan cepat rambat yang lebih cepat secara vertikal daripada horizontal. Analisis distribusi temperatur menunjukkan perbedaan wilayah panas yang terdeteksi pada awal pembakaran karena coil heater yang turun. Laju kehilangan massa menunjukkan hasil tertinggi pada sampel dengan kadar air 15%. Tampilan visual terjadinya overhanging hanya terdapat pada sampel dengan kadar air 23% sedangkan pada sampel 8% dan 15% hanya menunjukkan subsidence.
Keyword: gambut, kadar air, overhanging, pola pembakaran

Judul: Uji Laboratorium Pola Perambatan Panas Pada Sampel Gambut yang Berulang Kali Terbakar di Jambi
Abstrak: Kebakaran gambut (peat fires) di Indonesia terjadi setiap tahun dan merugikan secara ekonomi, ekologi, maupun sosial. Kebakaran gambut merupakan kebakaran yang sulit dipadamkan karena berada di bawah permukaan dalam bentuk kebakaran tidak menyala (smouldering fires). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perambatan pembakaran pada sampel gambut berulang kali terbakar dengan kadar air yang berbeda-beda pada skala laboratorium untuk langkah awal dalam mitigasi kebakaran gambut. Analisis yang dilakukan berupa pengukuran kadar air yang dilepaskan gambut, analisis perubahan temperatur terhadap waktu, cepat rambat api, dan kehilangan massa. Hasil analisis kemudian dibandingkan dengan penelitian Iskandar (2019) pada sampel gambut terbakar pada tahun 1997/1998. Dalam penelitian ini besar kadar air yang hilang pada sampel gambut berulang kali terbakar dengan pengeringan 16 dan 24 jam adalah 272.00%, dan 494.00%. Iskandar (2019) menemukan pada sampel gambut dengan pengeringan 16 dan 24 jam adalah 577.52% dan 713.24%. Analisis yang dilakukan pada kedua sampel menunjukkan bahwa suhu pada sampel gambut terbakar tahun 1997/1998 lebih tinggi dibandingkan pada sampel gambut berulang kali terbakar. Pembaraan pada sampel gambut berulang kali terbakar bertahan selama 6-7 jam, berbeda dengan sampel gambut terbakar tahun 1997/1998 yang bertahan selama 9-10 jam. Analisis rambat vertikal sampel gambut berulang kali terbakar lebih rendah dibandingkan penelitian yang dilakukan oleh Iskandar (2019). Namun, pada arah rambat horizontal pada sampel gambut berulang kali terbakar lebih tinggi (5-35 cm/jam) dibandingkan pada sampel gambut terbakar tahun 1997/1998 (11-21 cm/jam). Laju kehilangan massa sampel gambut berulang kali terbakar berkisar antara 9-22 gram/jam, lebih rendah dibandingkan kehilangan massa sampel gambut terbakar tahun 1997/1998 sebesar 25-32 gram/jam.
Keyword: tanah gambut, kadar air, kadar air, pola pembakaran

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