Judul: Peran Masyarakat dalam Pelestarian (Paradisea minor jobiensis Rothschild, 1897) di Barawai Kabupaten Kepulauan Yapen Provinsi Papua
Abstrak: Cenderawasih kuning kecil (Paradisea minor jobiensis Rothcshild, 1897) merupakan salah satu cenderawasih terindah yang ada di Papua khususnya di Kepulauan Yapen dan merupakan spesies yang saat ini terancam kepunahannya. Peran masyarakat dalam pelestarian P.m.jobiensis di Barawai sangat penting. Tujuan dari studi ini adalah untuk mengukur seberapa besar peran masyarakat dalam pelestarian P.m.jobiensis, mengetahui faktor–faktor yang mempengaruhi peran masyarakat dan menghitung jumlah populasi P.m.jobiensisdan menganalisis struktur dan komposisi vegetasi serta manfaatnya bagiP.m.jobiensis di kawasan hutan Imbowiari Barawai. Penelitian ini menggunakan analisis kuantitatif non parametrik berdasarkan kuesioner yang diberikan kepada responden dan observasi lapangan, dan akan dianalisis dengan rank Spearman. Pengamatan P.m.jobiensisdilakukan dengan menggunakan metode garis transek, sedangkan struktur dan komposisi vegetasi serta manfaatnya bagi P.m.jobiensismenggunakan metode garis berpetak. Pengamatan dilakukan pada kawasan hutan Imbowiari Barawai. Hasil penelitian menunjukkan tingkat peran masyarakat Desa Barawai dan Waindu tentang pelestarian P.m.jobiensis secara keseluruhan dikategorikan sedang (77%) sedangkan berdasarkan lokasi penelitian sebagian besar masih tergolong rendah, namun terdapat tingkat peran yang tinggi pada Desa Waindu (100%). Usia responden dan lama tinggal memiliki korelasi positif dengan peran masyarakat, sedangkan tingkat pendapatan dan jumlah anggota keluarga memiliki korelasi negatif dengan peran masyarakat dalam pelestarian P.m.jobiensis.Secara keseluruhan usia dan tingkat pendidikan tidak memiliki hubungan nyata dengan peran masyarakat. Berdasarkan lokasi penelitian tingkat pendapatan di Desa Waindu dan jumlah anggota keluarga dan lama tinggal di Desa Barawai memiliki hubungan nyata dengan peran masyarakat. Adanya hubungan antara usia responden dan tingkat pendidikan dengan peran masyarakat di kedua desa menunjukkan bahwa semakin tinggi usia dan tingkat pendidikan maka semakin rendah tingkat peran dalam pelestarian P. m. Jobiensisdan sebaliknya. Jumlah populasi burung cenderawasih yang ada di kawasan hutan Imbowiari adalah 55 individu, dimana jantan 32individu dan betina 23 individu, dengan rata-rata jumlah populasi P.m.jobiensis adalah 2,2 ekor/ha. Hasil analisis struktur dan komposisi vegetasi serta manfaatnya menunjukkan bahwaada 20 spesies dalam 14 famili untuk tingkat semai dengan keragaman 2,71%; 25 spesies dalam 15 famili tingkat pancang dengan keragaman 2,47%; 26 spesies dalam 17 famili tingkat tiang dengan keragaman 3,07%; 37 spesies dalam 24 famili dengan tingkat keragaman 2,80%.
Keyword: Barawai, habitat, Paradisea minor jobiensis, populasi

Judul: Characteristics and Habitat Utilization of the Greater Bird-of-Paradise (Paradisaea apoda) in the Production Forest of Boven Digoel, South Papua
Abstrak: Cenderawasih kuning-besar (Paradisaea apoda Linnaeus 1758) merupakan burung yang persebarannya terbatas di Papua dan Pulau Aru. Dilindungi oleh Peraturan Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan (LHK) Nomor P.106/MENLHK/SETJEN/KUM.1/12/2018. Cenderawasih (famili Paradisaeidae) memiliki keunikan berupa perilaku display yang dilakukan di suatu ‘arena’ yang disebut lek. Cenderawasih kuning-besar memilih pohon sebagai tempat lek yang kemudian disebut dengan pohon lek. Kawasan hutan produksi yang dikelola oleh PT Inocin Abadi dan PT Tunas Timber Lestari, Kabupaten Boven Digoel, Papua Selatan, merupakan habitat esensial bagi keberlangsungan hidup Cenderawasih kuning-besar. Pembagian wilayah PT Inocin Abadi dan PT Tunas Timber Lestari berdasarkan tahun penebangan disebut dengan sistem Rencana Kerja Tahunan (RKT). Prosedur tebang pilih dan penerapan RKT telah membuat perubahan komposisi, densitas, dan canopy layer di hutan produksi, hal ini diduga dapat mempengaruhi pemanfaatan habitat oleh cenderawasih kuning-besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui vegetasi dan pemanfaatan habitat Cenderawasih kuning-besar di hutan produksi PT Inocin Abadi dan PT Tunas Timber Lestari. Pengambilan data vegetasi, kondisi habitat, dan pemanfaatan habitat cenderawasih kuning-besar dilakukan di PT Inocin Abadi dengan membagi wilayah penelitian berdasarkan RKT terpilih. Sebanyak 11 RKT dipilih sebagai lokasi penelitian dengan mempertimbangkan kehadiran cenderawasih kuning-besar dan aksesibilitas. Masing-masing RKT terpilih selanjutnya ditentukan lokasi plot utama, dari plot tersebut ditarik garis sejauh 100m berdasarkan arah mata angin untuk ditentukan plot perhitungan, seluruh plot berbentuk lingkaran dan memiliki jari-jari 17,8m. Karakteristik habitat dianalisis secara deskriptif kualitatif, sedangkan vegetasi dianalisis secara deskriptif kuantitatif. Pengamatan pemanfaatan habitat cenderawasih kuning-besar dilakukan di plot yang sama dengan pengambilan data vegetasi. Penentuan data pemanfaatan habitat dilakukan dengan mengamati aktivitas yang berkaitan dengan pemanfaatan habitat. Pengambilan data dilakukan dengan mencatat seluruh jenis aktivitas, durasi, jumlah, jenis kelamin cenderawasih, pohon aktivitas, dan posisi burung. Pemanfaatan habitat melalui aktivitas display dilakukan di PT Tunas Timber Lestari dengan merekam seluruh aktivitas display dengan video recorder. Data pemanfaatan habitat dan perilaku display kemudian dianalisis secara deskriptif kualitatif. Data sekunder aktivitas harian cenderawasih kuning-besar diperoleh melalui kamera trap yang telah dilakukan oleh PT Bina Cipta Abadi di area hutan produksi yang berbatasan dengan PT Inocin Abadi pada tahun 2017. Data tersebut kemudian dianalisis secara deskriptif kualitatif. Karakteristik hutan di masing-masing RKT dapat dikelompokkan menjadi empat berdasarkan tebangannya, yaitu tebangan lama, tebangan agak lama, tebangan baru, sedang ditebang, dan belum ditebang. Hasil penelitian menunjukkan tebangan lama memiliki sedikitnya empat kanopi layer dan banyak tiang, sebaliknya tebangan baru dan sedang ditebang memiliki dua sampai empat kanopi layer dan tiang lebih sedikit. Khusus pada RKT yang belum ditebang, menunjukkan bahwa hanya terdapat dua kanopi layer dan banyak semak. Hal tersebut disebabkan oleh lokasi RKT tersebut merupakan area hutan yang berbatasan dengan rawa. Hasil analisis vegetasi menunjukkan sebanyak 23 jenis pohon ditemukan di seluruh plot pengamatan yang didominasi oleh Syzygium sp. dan Dryobalanops sp. Jenis Syzygium sp. juga merupakan jenis dengan nilai indeks nilai penting (INP) tertinggi yaitu 138,3. Terdapat tiga jenis pohon yang tersebar di seluruh plot penelitian yaitu Syzygium sp., Dryobalanops sp., dan Myristica giganthea. Sebanyak 13 pohon merupakan pakan cenderawasih kuning-besar. Myristica sp. merupakan satu-satunya buah yang teramati sedang dimakan oleh cenderawasih kuning-besar. Dari seluruh plot pengamatan vegetasi, cenderawasih kuning-besar memiliki kecenderungan untuk memilih area
Keyword: habitat, Cenderawasih kuning-besar, display lek, hutan produksi

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