Judul: Perilaku Reproduksi dan Karakteristik Mikrohabitat tempat Bertelur Burung Gosong (Megapodius reinwardtii Dummont 1823) Di Taman Buru Pulau Moyo
Abstrak: Burung gasang (Megapodius reinwardtii) merupakan jenis burung terestrial yang selalu berpasangan sepanjang hidupnya. Burung ini dilindungi berdasarkan SK Menteri Kehutanan No. 882/Kpts-II/1992 tanggal 28 September 1992. Penyebaran satwa ini hanya terbatas di wilayah Indonesia bagian timur.
Keyword: 

Judul: Preferensi Habitat Burung Gosong Kaki Merah (Megapodius reindwart Dumont 1823) di Taman Wisata Alam Gunung Tunak
Abstrak: Burung gosong kaki merah (Megapodius reindwart Dumont 1823) digolongkan sebagai spesies yang belum terancam (Least Concern) berdasarkan IUCN (2008), tetapi di Indonesia dimasukkan sebagai satwa yang dilindungi berdasarkan PP No.7 Tahun 1999 tentang Pengawetan Spesies Tumbuhan dan Satwa. Burung ini menyebar secara luas pada wilayah Indonesia Timur, Australia bagian utara dan Papua Nugini bagian selatan. Khusus di Pulau Lombok, habitat burung gosong kaki merah salah satunya dapat dijumpai di Taman Wisata Alam (TWA) Gunung Tunak yang terletak di Kabupaten Lombok Tengah. Sebagai kawasan Taman Wisata Alam maka TWA Gunung Tunak berfungsi sebagai kawasan pelestarian alam (KPA) yang mempunyai fungsi pokok sebagai kawasan konservasi yang diperuntukkan sebagai kawasan rekreasi dan pariwisata alam. Terkait dengan fungsinya tersebut maka TWA Gunung Tunak mempunyai peran yang penting dalam menunjang konservasi satwaliar khususnya burung gosong kaki merah dan terlaksananya kegiatan rekreasi dan pariwisata alam seara berkelanjutan. Tujuan umum dari penelitian ini yaitu merumuskan habitat preferensial burung gosong kaki merah dengan tujuan khusus yaitu: 1) Mengidentifikasi dan menganalisis karakteristik komponen fisik dan biotik habitat burung gosong kaki merah di TWA Gunung Tunak dan 2) Mengidentifikasi dan menganalisis factorfaktor dominan komponen habitat apa saja yang disukai burung gosong kaki merah di TWA Gunung Tunak. Penelitian ini dilaksanakan di TWA Gunung Tunak, Balai Konservasi Sumber Daya Alam Nusa Tenggara Barat. Berdasarkan hasil analisis regresi linier berganda metode stepwise dapat diketahui faktor dominan habitat yang berpengaruh paling dominan terhadap frekuensi kehadiran burung gosong kaki merah pada suatu habitat terpilih yaitu jumlah predator yang mengunjungi gundukan sarang (X11), kedekatan dari alur sungai/cekungan (X5), tekstur tanah (X10), dan ketinggian tempat (X3) dengan persamaan Y = 3.39096+2.28X11+ 0.00084X5-0.0117X10-0.0034X3. yang berarti kenaikan predator yang mengunjungi gundukan sarang sebesar 1 unit akan meningkatkan frekuensi kehadiran sebesar 0.248, semakin dekat dari alur sungai/cekungan sebesar 1 satuan akan meningkatkan frekuensi kehadiran sebesar 0,00084, kenaikan tekstur tanah (%Pasir) sebesar 1 satuan akan menurunkan frekuensi kehadiran sebesar 0.0117, dan kenaikan ketinggian tempat (m dpl) sebesar 1 satuan akan menurunkan frekuensi kehadiran sebesar 0,0034. Berdasarkan hasil analisis indeks preferensi dengan metode Neu, dapat diketahui bahwa daerah yang disukai burung gosong kaki merah terletak pada Blok I (w ≥ 1) yaitu areal hutan yang berada di dekat Pantai Teluk Ujung dengan karakteristik habita yaitu berada pada ketinggian 0-25 m dpl, kelerengan 0-8% (datar) serta terdapat alur sungai.
Keyword: burung gosong kaki merah, gundukan sarang, Megapodius reindwart, preferensi habitat, taman wisata alam gunung tunak

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