Judul: Keanekaragaman Makrofauna Tanah pada Berbagai Tegakan di Kawasan Karst Cibodas, RPH Gobang, Bogor
Abstrak: Penelitian dilakukan pada empat tegakan, yaitu tegakan mahoni, kaliandra, ki getih dan campuran. Pada tiap tegakan dibuat 6 plot pengamatan makrofauna tanah yang berukuran 40 cm x 40 cm dengan kedalaman 10 cm. Makrofauna tanah yang paling banyak ditemukan pada keempat tegakan yaitu Anoplolepis. Kelimpahan makrofauna tanah terbesar ditemukan pada tegakan kaliandra karena faktor lingkungan seperti serasah, kerapatan tajuk, dan suhu tanah yang mendukung keberadaan makrofauna tersebut. Kelimpahan makrofauna tanah lebih banyak ditemukan di serasah dibandingkan dengan yang ditemukan di tanah karena makrofauna tanah yang ditemukan cenderung hidup berkelompok dalam mencari makanan. Keanekaragaman makrofauna tanah terbesar ditemukan pada tegakan ki getih, diduga karena faktor lingkungan seperti serasah, kerapatan tajuk, tekstur tanah dan suhu tanah yang mendukung keberadaan makrofauna tersebut. Selain itu, keanekaragaman makrofauna tanah lebih banyak ditemukan di tanah dibandingkan dengan yang ada di serasah, karena makrofauna tanah umumnya membuat sarang di dalam tanah. Nilai keanekaragaman makrofauna tanah yang tinggi ditemukan pada suhu tanah yang relatif rendah, serasah yang tebal, dan kerapatan tajuk yang rapat.
Keyword: kawasan karst, keanekaragaman, lingkungan, makrofauna tanah

Judul: Keanekaragaman Makrofauna Tanah Pada Berbagai Tipe Tegakan Di Areal Hutan Tanaman Rph Pandantoyo Kph Kediri
Abstrak: Penelitian dilakukan pada empat tegakan, yaitu tegakan sengon, ekaliptus, mahoni, dan pinus. Pada tiap tegakan dibuat 6 plot pengamatan makrofauna tanah yang berukuran 40 cm x 40 cm. Makrofauna tanah yang paling banyak ditemukan pada keempat tegakan yaitu Formicidae 3, Formicidae 2, dan Megascolecidae 1. Kelimpahan makrofauna tanah terbesar ditemukan pada tegakan ekaliptus karena faktor lingkungan seperti serasah, kerapatan tajuk, dan suhu tanah yang mendukung keberadaan makrofauna tersebut. Kelimpahan makrofauna tanah banyak ditemukan di tanah dari pada di serasah kareana makrofauna tanah umumnya menghindari sinar matahari. Keanekaragaman makrofauna tanah terbesar ditemukan pada tegakan pinus diduga karena faktor lingkungan seperti serasah, kerapatan tajuk, tekstur tanah dan suhu tanah yang mendukung keberadaan ditemukan makrofauna tersebut. Selain itu keanekaragaman makrofauna tanah lebih banyak pada serasah dari pada di tanah karena faktor makanan bagi makrofauna tanah yang tersedia di atas permukaan tanah. Nilai keanekaragaman makrofauna tanah yang tinggi ditemukan pada suhu tanah yang relatif rendah, serasah yang tebal, dan kerapatan tajuk yang rapat.
Keyword: faktor lingkungan, hutan tanaman, keanekaragaman, kelimpahan, makrofauna tanah

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