Judul: Jenis-jenis burung di HPH PT Riwayat Musi Timber Corporation, Suaka Margasatwaa Gumai Pasemah dan Taman Nasional Kerinci Seblat Propinsi Sumatera Selatan
Abstrak: Kepulauan Sumatera dikenal sebagai kawasan hutan hujan tropis yang memiliki kekayaan spesies burung endemik terbesar Sumatera memiliki 36 spesies burung sebaran terbatas dengan 14 spesies ende- mik (Collar et al., 1994). Upaya awal yang diperlukan untuk mendukung perlindungan dan pelestarian fauna burung adalah melalui kegiatan inventarisasi yang digunakan untuk menggambarkan keanekaragaman jenis dan kelimpahan jenis burung. Tujuan yang ingin dicapai dari kegiatan penelitian ini adalah: 1. Membuat dan menggali data dasar yang lengkap mengenai keaneka- ragaman dan kelimpahan burung; 2. Mengumpulkan informasi untuk mengetahui penyebaran jenis-jenis burung yang terdapat di kawasan pengamatan 3. Menguji coba metode yang sederhana, cepat serta mudah diperguna- kan oleh pengguna yang lain. Metode pengamatan burung yang digunakan adalah Metode Morning Count dan Metode Limapuluh Sampel Individu. Metode Morning Count digunakan pada waktu pagi hari (06.00-7.30) dengan parameter yang diamati adalah keanekaragaman jenis dan waktu kontak. Sedangkan Metode Limapuluh Sampel Individu adalah metode line transek dengan catat parameter keanekaragaman jenis dan kelimpahannya per limapuluh individu untuk satu set pengamatan. Secara lengkap akumulasi jenis-jenis burung yang diperoleh dengan Metode Morning Count dan Limapuluh Sampel Individu dengan nilai kelimpahan, keanekaragaman serta lokasi disajikan pada Gambar 1 dan Tabel 1....
Keyword: 

Judul: Komunitas Burung pada Ruang Terbuka Hijau di Kota Palu Provinsi Sulawesi Tengah.
Abstrak: Peningkatan urbanisasi dan pengembangan wilayah perkotaan menimbulkan tekanan terhadap areal-areal bervegetasi pepohonan atau ruang hijau. Ruang tidak terbangun yang bervegetasi tumbuhan asli yang masih tersisa dapat berfungsi untuk mendukung kelestarian keanekaragaman hayati dan jasa ekosistem. Ruang terbuka hijau (RTH) yang ada di Kota Palu memiliki struktur vegetasi dan luas area yang berbeda-beda sehingga mengakibatkan perbedaan keanekaragaman jenis burung yang menempatinya sebagai habitat. Penelitian dilakukan dengan tujuan untuk mengidentifikasi struktur dan komposisi jenis burung, mengukur tingkat keanekaragaman, membandingkan komunitas burung pada beberapa lokasi RTH, mendeskripsikan pemanfaatan habitat oleh burung, serta menduga faktor biotik dan abiotik yang mempengaruhi komunitas burung di RTH. Pengumpulan data dilakukan pada lima lokasi RTH di Kota Palu, yakni: Hutan Kota Palu, Taman Hutan Raya (Tahura) Sulawesi Tengah, Taman Kota Palu Barat, Taman Kota Palu Timur, dan Taman Kota Palu Selatan; selama bulan Juni 2018 hingga Agustus 2018. Pengumpulan data keanekaragaman burung dilakukan pada periode waktu antara pukul 05:30–10:00 WITA dan antara pukul 15:00–18:00 WITA menggunakan metode titik hitung (point count). Titik dengan radius 25 m. Pada setiap tipe RTH ditempatkan masing-masing sebanyak empat titik hitung dengan jarak antar titik hitung 100 m. Pengumpulan data dilakukan pengulangan sebanyak tiga kali. Selain data keanekaragaman burung juga dilakukan pengumpulan data vegetasi di setiap titik hitung dan pengukuran beberapa peubah lingkungan fisik. Pengumpulan data vegetasi dilakukan menggunakan metode petak tunggal berukuran 20 m x 20 m yang ditempatkan pada setiap titik hitung. Pengukuran lingkungan fisik meliputi suhu rata-rata harian, kelembaban udara relatif, ketinggian tempat di atas permukaan laut, tingkat kebisingan, dan jarak tegak lurus terdekat antara titik hitung dengan jalan raya. Jumlah jenis burung yang berhasil dijumpai dari seluruh RTH yang diamati adalah sebanyak 58 jenis dari 31 famili, terdiri atas 44 jenis burung penetap dan 4 jenis burung migran. Di antara 58 jenis tersebut terdapat 10 jenis burung yang merupakan jenis endemik Sulawesi dan Walacea. Columbidae merupakan famili yang mendominansi RTH dengan anggota terbanyak yakni sebanyak 9 jenis (15.5%), diikuti famili Ardeidae dan Cuculidae masing-masing sebanyak empat jenis (6.9%). Sebanyak 4 jenis burung telah termasuk dalam kategori dilindungi berdasarkan PP No. 7 Tahun 1999 dan tercantum Lampiran Permen LHK Nomor 106 Tahun 2018, yakni: Haliastur indus, Milvus migrans, Ardea sumatrana, dan Loriculus stigmatus. Di seluruh RTH yang diamati tidak ditemukan jenis-jenis burung yang terancam punah menurut IUCN, namun terdapat 2 jenis burung yang tercantum dalam Appendix II CITES (Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora), yakni Haliastur indus dan Milvus migrans. Berdasarkan indeks Margalef (DMg) maka Tahura Sulawesi Tengah merupakan RTH yang memiliki kekayaan jenis burung tertinggi (DMg=9.93) dan jumlah jenis sebanyak 34 jenis burung; sedangkan terendah adalah Taman Kota Palu Timur (DMg=4.59) dan jumlah jenis sebanyak 19 jenis burung. Indeks keanekaragaman jenis burung tertinggi ditemukan di Tahura Sulawesi Tengah (H'=2.62) sedangkan terendah adalah Taman Kota Palu Selatan (H'=1.97). Indeks kemerataan jenis burung di seluruh RTH berkisar antara E=0.60 hingga E=0.79. Indeks kemerataan jenis tertinggi ditemukan pada Hutan Kota, sedangkan terendah ditemukan pada Taman Kota Palu Selatan. Indeks keanekaragaman (H') jenis burung di Tahura Sulawesi Tengah tidak berbeda nyata dengan di Taman Kota Palu Timur (th= –1.306;
Keyword: ndeks keanekaragaman, komunitas burung, ruang terbuka hijau (RTH)

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