Judul: Kajian karakteristik kawasan hutan Angke-Kapuk untuk pembinaan habitat burung air sebagai penunjang kegiaatan wisata di DKI Jakarta
Abstrak: Perkembangan suatu kota dan meningkatnya berbagai aktivitas manusia, menyebabkan kondisi lingkungan di dalam maupun di luar kawasan konservasi telah mengalami banyak perubahan. Salah satu kawasan konservasi yang semakin menyempit adalah Kawasan Hutan Angke-Kapuk, termasuk didalamnya Cagar Alam Muara Angke, Hutan Wisata Muara Kamal dan Hutan Lindung. Kawasan ini telah mengalami perubahan dengan adanya pembangunan pemukiman Pantai Indah Kapuk yang mereklamasikan tanah rawa menjadi kawasan pemukiman. Dari beberapa penelitian terdahulu, diketahui bahwa Kawasan Hutan Angke- Kapuk yang terletak di wilayah perkotaan (Jakarta) merupakan habitat bagi burung- burung air. (Avenzora, 1988 dan Nainggolan, 1994). Dalam kaitannya dengan pembinaan habitat dan Bird watching, wilayah perkotaan sesungguhnya dapat dibina untuk melestarikan burung. Untuk menunjang upaya pelestarian burung serta meningkatkan rasa memiliki terhadap burung, khususnya burung-burung air, diadakan suatu penelitian di Kawasan Hutan Angke-Kapuk, yang meliputi Cagar Alam Muara Angke, Perumahan Pantai Indah Kapuk dan Hutan Wisata Kamal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui aspek ekologis kehidupan burung air (keanekaragaman, kelimpahan, komposisi, penyebaran, penggunaan habitat), kondisi komponen habitat burung air (komposisi dan struktur vegetasi, ketersediaan pakan, tempat bersarang dan tempat beristirahat) dan kondisi kawasan sebagai habitat burung air. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan bahan pertimbangan bagi pemerintah DKI dan Sub BKSDA DKI Jakarta sebagai perencana kawasan dalam menentukan langkah kebijaksanaan dalam pengelolaannya, dalam hal ini kaitannya sebagai tempat kegiatan wisata.
Keyword: 

Judul: Potensi kawasan hutan Angke-Kapuk sebagai kawasan perlindungan burung air dan habitatnya di wilayah DKI Jakarta
Abstrak: Kawasan Hutan Angke-Kapuk merupakan salah satu tipe hutan mangrove yang masih ada di wilayah DKI Jakarta. Kawasan hutan ini pernah menampung jenis-jenis burung air dalam jumlah yang cukup besar. Selain sebagai areal tempat mencari makan bagi burung-burung yang berasal dari Cagar Alam Pulau Rambut, lokasi ini juga digunakan sebagai tempat persinggahan bagi burung-burung migran (FAO, 1982). KIPB Pembangunan yang sedang berjalan di wilayah DKI Jakarta, tampaknya berlanjut ke lokasi yang paling pinggir dari wilayah kota Jakarta, yaitu Kawasan Hutan Angke-Kapuk. Berdasarkan Rencana Induk Pengembangan Kawasan Hutan Angke-Kapuk, maka kawasan hutan ini dialokasikan dengan berbagai peruntukan. Salah satu peruntukannya dikelola oleh pihak swasta dan ditujukan sebagai daerah pemukiman (Pantai Indah Kapuk). Kini seluas 831,63 areal Kawasan Hutan angke-Kapuk dengan luas seluruhnya ±1.154,49 Ha, menjadi areal terestrial yang didominasi oleh habitat darat. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui potensi Kawasan Hutan Angke-Kapuk pada masa kini, dalam kaitannya sebagai kawasan perlindungan burung air dan habitatnya. Dari hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan telaah lebih lanjut bagi program pengelolaan kawasan hutan, khususnya di Wilayah Jakarta dan sekitarnya. Penelitian dilakukan di Kawasan Hutan Angke-Kapuk Jakarta Utara, selama 3 bulan (April-Juni 1993). Penga- matan dilakukan di 4 lokasi (sesuai dengan peruntukannya), yaitu di Cagar Alam Muara Angke, Hutan Wisata Kamal, Hutan Lindung dan pemukiman Pantai Indah Kapuk. ...
Keyword: 

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