Judul: Persepsi masyarakat terhadap kegiatan restorasi ekosistem di areal harapan Rainforest PT Reki, provinsi Jambi dan provinsi Sumatera Selatan
Abstrak: Harapan Rainforest merupakan areal hutan produksi seluas ± 101.355 ha yang ditunjuk sebagai areal restorasi ekosistem melalui Kepmenhut SK. No. 83/Menhut-II/2005. Areal restorasi ini dikelola oleh PT REKI (Restorasi Ekosistem Indonesia). Di dalam dan sekitar areal Harapan Rainforest terdapat beberapa desa yang keberadaannya sudah sejak lama sebelum kawasan hutan ditetapkan sebagai areal restorasi ekosistem. Dalam rangka menerapkan pola pengelolaan yang dapat mendukung keberlangsungan hidup masyarakat setempat, maka diperlukan persepsi dari masyarakat tersebut terhadap kegiatan restorasi ekosistem yang merupakan kegiatan utama dari pihak PT REKI. Penelitian ini bertujuan mengetahui persepsi masyarakat terhadap kegiatan restorasi ekosistem di areal Harapan Rainforest dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi tentang persepsi masyarakat terhadap kegiatan restorasi di areal Harapan Rainforest dan rekomendasi bagi pengelola terkait dengan pengelolaan Harapan Rainforest.
Keyword: 

Judul: Strategi Aksi Restorasi Hutan Taman Nasional Kerinci Seblat (Studi Kasus: Desa Selampaung, Kabupaten Kerinci)
Abstrak: Taman Nasional Kerinci Seblat (TNKS) areal sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Merangin–Tembesi pada sebagian kawasannya mengalami penurunan tutupan hutan dan gangguan habitat Harimau Sumatera (Panthera tigris sumatraensis) sehingga Forest Programme II akan melaksanakan aksi restorasi hutan pada areal tersebut, salah satunya di Desa Selampaung, Kabupaten Kerinci. Tujuan dari penelitian ini adalah (1) mengidentifikasi persepsi masyarakat terhadap hutan TNKS; (2) mengestimasi nilai ekosistem hutan yang hilang dan biaya restorasi hutan; (3) mengidentifikasi stakeholder yang berpotensi terlibat; dan (4) menganalisis strategi prioritas pada pelaksanaan aksi restorasi hutan TNKS yang akan dilaksanakan di Desa Selampaung, Kabupaten Kerinci. Metode yang digunakan adalah analisis deskriptif, habitat equivalency analysis, analisis stakeholder, dan analytical hierarchy process. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas masyarakat memahami fungsi dan peran hutan TNKS serta manfaat dari aksi restorasi hutan TNKS yang memiliki dampak langsung terhadap kehidupan mereka. Di samping itu, mayoritas masyarakat berpersepsi bahwa pelaksanaan aksi restorasi hutan TNKS seharusnya dilaksanakan secara kolaborasi disertai sosialisasi terlebih dahulu mengenai kelestarian hutan dan juga pengawasan rutin. Skenario terbaik untuk restorasi yaitu pada rasio restorasi sebesar satu dengan tingkat suku bunga berdasarkan Bank Indonesia 7–Day Repo Rate (4,75%) disertai pemantauan kombinasi (perpaduan antara penggunaan drone dan ground check langsung) sehingga luas lahan yang harus direstorasi seluas 779,615 hektar dengan total biaya sebesar Rp13.309.030.700. Stakeholder pada tingkat kepentingan dan pengaruh tinggi yaitu Balai Besar TNKS, Direktorat Kawasan Konservasi dan Direktorat Konservasi Keanekaragaman Hayati (Kementrian Lingkungan Hidup dan Kehutanan), Fauna and Flora International, Kesatuan Pengelolaan Hutan (KPH) Kerinci, dan Mitra Aksi Foundation. Pada strategi pelaksanaan, aktor yang paling berpengaruh terhadap aksi restorasi hutan TNKS yaitu Balai Besar TNKS dengan kriteria ekologi, alternatif restorasi berbasis HEA dengan melibatkan masyarakat, dan pelaksanaan pemantauan langsung secara rutin idealnya dijadikan prioritas utama.
Keyword: habitat equivalency analysis, forest restoration, analytical hierarchy process

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