Judul: Pendugaan Potensi Karbon pada Tegakan Tusam (Pinus merkusii Jungh. et de Vriese) di RPH Cikoneng, KPH Ciamis.
Abstrak: Pinus merkusii merupakan jenis yang banyak ditemukan di Indonesia, salah satunya di daerah Jawa Barat tepatnya di KPH Ciamis. Selain itu penelitian ini mengenai jenis tusam yang sudah tidak disadap selama 5 tahun terakhir dan jenis tusam yang masih disadap hingga sekarang karena belum pernah ada yang meneliti kedua perlakuan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui potensi karbon tegakan tusam di RPH Cikoneng, KPH Ciamis. Pengumpulan data biomassa pada tegakan tusam menggunakan metode non-destruktif dengan pendekatan persamaan allometrik dan metode destruktif untuk serasah dan kayu mati. Potensi karbon pada tegakan tusam yang masih disadap hingga sekarang (MD) dan tegakan tusam yang sudah tidak disadap selama 5 tahun terakhir (STD) memiliki perbedaan. Potensi karbon total pada tegakan tusam yang sudah tidak disadap selama 5 tahun terakhir lebih besar dibandingkan tegakan tusam yang masih disadap hingga sekarang yaitu sebesar 96.72 C t/ha, sedangkan untuk tegakan tusam yang masih disadap hingga sekarang, potensi karbon totalnya adalah 81.30 C t/ha. Nilai jasa lingkungan dari estimasi produksi O2 total pada STD yaitu sebesar 70.61 t/ha, namun pada MD adalah 50.461 t/ha. Apabila nilai jasa lingkungan dari serapan karbondioksida di hitung secara ekonomi pada STD sebesar Rp 22 412 892/ha sedangkan pada MD nilai jasa lingkungan dari serapan karbondioksida sebesar Rp 16 017 455/ha.
Keyword: Biomass, Potency of carbon, Value of environmental services

Judul: Pendugaan Potensi Karbon pada Tegakan Pinus (Pinus merkusii Jungh et de Vriese) Di KPH Sukabumi, PERHUTANI Unit III, Jawa Barat dan Banten
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kadar karbon (C) pada berbagai bagian pohon dan menduga potensi karbon dalam tegakan Pinus (Pinus merkusii Jungh et de Vriese). Pemilihan pohon contoh pada setiap kelas diameter dilakukan secara purposif sampling. Pendugaan potensi karbon dilakukan pada bagian pohon yaitu akar, batang, cabang, ranting dan daun serta seluruh bagian pohon. Kemudian dilakukan pengujian bahan contoh di laboratorium untuk mengetahui kadar karbon pada setiap bagian pohon. Persentase karbon pada bagian-bagian pohon Pinus (Pinus merkusii Jungh et de Vriese ) yang paling tinggi terdapat pada batang sebesar 46,63% yang paling rendah terdapat pada daun sebesar 31,12%, secara keseluruhan rata-rata kadar karbon pohon pinus adalah 41,51%. Hasil uji nyata menunjukkan sebagian besar kadar karbon dalam biomassa masing-masing bagian pohon pinus (Pinus merkusii Jungh et de Vriese) berbeda nyata, kecuali pada uji bagian batang terhadap ranting. Model persamaan pendugaan massa karbon pohon yang terpilih adalah sebagai berikut akar adalah C = 0.002692 D2.80, batang adalah C = 0.011749 D2.84, cabang C = 0.001549 D2.81, ranting adalah C =0.001023 D2.79, daun adalah C = 0.000708 D2.80 , dan massa karbon pohon adalah C = 0.017783 D2.83. Potensi massa karbon pada tegakan pinus (Pinus merkusii Jungh et de Vriese) di KPH Sukabumi, Perhutani Unit III, Jawa Barat dan Banten adalah sebagai berikut pada kelas umur I sebesar 132.928,12 ton C, kelas umur II sebesar 126.365,26 ton C, kelas umur III sebesar 150.356,35 ton C, kelas umur IV sebesar 96.921,84 ton C, kelas umur V sebesar 177.212,05 ton C, dan kelas umur ≥VI sebesar 184.018,21 ton C.
Keyword: biomass, carbon level, pine

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