Judul: Analisis Karakteristik Rumah Tangga Terhadap Tingkat Emisi Karbon (Studi Kasus Kecamatan Pangandaran).
Abstrak: Berdasarkan laporan IPCC (2006) tingkat emisi karbon Indonesia mencapai 1550 ton C atau setara dengan 5670 ton CO2 per kapita. Rumah tangga merupakan salah satu penyumbang emisi karbon nasional. Tingkat emisi karbon rumah tangga dapat dipengaruhi oleh karakteristik keluarga seperti tingkat pendapatan, pendidikan, pengetahhuan, pekerjaan, jam kerja, jumlah keluarga, jumlah fasilitas, usia, dan keaktifan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis emisi karbon yang dihasilkan dari rumah tangga dan karakteristik yang mempengaruhinya serta membuat formulasi arahan upaya mitigasi dan adaptasi perubahan iklim pada rumah tangga. Penelitian ini dilakukan di Kecamatan Pangandaran dengan metode wawancara untuk mengetahui karakteristik responden dan pengambilan sampel untuk mengetahui emisi karbon yang dihasilkan. Emisi karbon yang dihasilkan dari rumah tangga dihitung berdasarkan rumus perhitungan IPCC 2006 dengan penentuan responden berdasarkan metode stratified random sampling yang dibagi dalam kelompok strata dibawah UMR, strata UMR dan strata diatas UMR. Keseluruhan hasil penelitian kemudian dianalisis dengan menggunakan metode PCA dan analisis linier berganda untuk menentukan karakteristik keluarga yang mempengaruhi tingkat emisi gas rumah kaca pada rumah tangga. Strata UMR menghasilkan emisi karbon tertinggi dibandingkan dengan kedua strata yang lain yaitu sebesar 17,17 kg CO2/hari, selanjutnya emisi yang dihasilkan dari strata diatas UMR sebesar 16,68 kg CO2/hari dan strata dibawah UMR sebesar 16,2 kg CO2/hari. Hasil analisis PCA dan uji linier berganda menunjukkan bahwa karakteristik yang mempengaruhi tingkat emisi karbon pada strata dibawah UMR adalah jumlah fasilitas dan pekerjaan, untuk strata UMR karakteristik yang mempengaruhi adalah jumlah keluarga, sedangkan pada strata diatas UMR adalah jumlah keluarga dan pekerjaan. Hasil analisis ini dijadikan acuan untuk menentukan upaya adaptasi dan mitigasi perubahan iklim di Kecamatan Pangandaran. Upaya yang diusulkan adalah peningkatan pengetahuan dengan penyuluhan, pengelolaan sampah, pelaksanaan instalasi pengelolaan air limbah (IPAL), dan upaya penanaman pohon.
Keyword: adaptasi, emisi karbon rumah tangga, mitigasi, perubahan iklim

Judul: Estimasi Emisi Gas Rumah Kaca Berbasis Aktivitas Rumah Tangga di Desa Sinarsari, Kecamatan Dramaga, Kabupaten Bogor
Abstrak: Perubahan iklim merupakan dampak dari pemanasan global. Pemanasan global diakibatkan oleh peningkatan konsentrasi gas rumah kaca (GRK) di atmosfer. Salah satu sektor penyumbang GRK paling besar adalah sektor energi yang di dalamnya terdapat unit rumah tangga (RT) dengan beragam aktivitas di dalamnya. Aktivitas rumah tangga diantaranya adalah aktivitas penggunaan LPG, listrik, bensin, aktivitas penghasil sampah, dan aktivitas bertani dan beternak yang bertujuan untuk memenuhi kebutuhan di dalam rumah tangga. Tingginya emisi GRK yang dihasilkan dalam rumah tangga dipengaruhi oleh pendapatan, lama belajar, dan tingkat pengetahuan emisi. Tujuan penelitian ini yaitu mengestimasi besar emisi GRK yang dihasilkan dari aktivitas rumah tangga, menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi emisi GRK, dan mengestimasi besar nilai ekonomi karbon. Metode analisis yang digunakan yaitu analisis deskriptif kuantitatif, metode IPCC (2006), regresi linear berganda, dan analisis nilai ekonomi karbon. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) Emisi CO2-eq yang dihasilkan di Desa Sinarsari terhadap 100 responden sebesar 32.011,68 kg CO2-eq/bulan dan besar emisi GRK dalam satu lingkup desa sebesar 853.431,36 kg CO2-eq/bulan. (2) Pendapatan, lama belajar, dan dummy pengetahuan emisi memiliki pengaruh terhadap emisi GRK. 3) Nilai ekonomi karbon yang didasarkan pada carbon pricing sebesar Rp287.415.199,70/bulan., Climate change is the impact of global warming. Global warming is caused by increasing concentrations of greenhouse gases (GHG) in the atmosphere. One of the biggest GHG contributing sectors is the energy sector, which contains household units (RT) with various activities. Household activities include activities using LPG, electricity, gasoline, waste producing activities, and farming and livestock activities which aim to meet household needs. The high GHG emissions produced in a household are influenced by income, years of study, and level of knowledge about emissions. The aim of this research is to estimate the amount of GHG emissions resulting from household activities, analyze the factors that influence GHG emissions, and estimate the economic value of carbon. The analytical methods used are quantitative descriptive analysis, the IPCC (2006) method, multiple linear regression, and analysis of the economic value of carbon. The research results show that: (1) The CO2-eq emissions produced in Sinarsari Village for 100 respondents were 32,011.68 kg CO2-eq/month and the amount of GHG emissions within one village was 853,431.36 kg CO2-eq/month. (2) Income, length of study, and emissions knowledge dummy have an influence on GHG emissions. 3) The economic value of carbon based on carbon pricing is IDR 287,415,199.70/month.
Keyword: IPCC, economic value of carbon, income, influence, regression

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