Judul: Studi beberapa karakteristik habitat itik serati (Cairina seutulata Muller, 1840) di Taman Nasional Way Kambas
Abstrak: into milik IPR Itik serati (Cairina scutulata) merupakan salah satu satwa langka daerah lahan basah. Menurut Margawati (1986) dan AWB (1993) itik ini dilindungi berdasarkan S.K. Menteri Pertanian No. 327/Kpts/Um/7/1972 dan UU No. 301/Kpts/II/1991. CITES menggolongkan serati pada Appendix I, sedangkan Red Data Book IUCN 1988 memasukkan serati dalam kelompok vulnerable, artinya burung ini dapat terancam punah jika faktor penyebabnya tidak segera ditanggulangi. dan Saat ini sebuah revisi tengah dilakukan kemungkinan statusnya akan diganti menjadi endangered. IUCN juga menggolongkan serati dalam kategori terancam pada tingkat critical. Meningkatnya aktivitas pembalakan hutan dan perluasan areal menyebabkan semakin menyempitnya habitat serati. Serati cenderung hidup pada ekosistem lahan basah di hutan primer (MacKenzie dan Kear, 1976). Sedangkan Holmes (1977) menyatakan bahwa serati di Sumatera, beradaptasi pada hutan terbuka dan hutan yang telah terganggu. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi beberapa karakteristik habitat yang penting bagi kehidupan serati di kawasan Taman Nasional Way Kambas, terutama yang berkaitan dengan: 1. Kondisi habitat dan struktur vegetasi pada setiap habitat serati yang diamati. 2. Beberapa aspek populasi dan perilaku serati di lokasi penelitian. Penelitian dilakukan di Resort Way Kanan (Rawa Gajah, Rawa Kali Biru, Ulung-Ulung 2, Kolam Satu, dan Kolam Rawa Bening) dan Resort Plang Ijo (Ulung-Ulung 1 dan Ulaukum), selama tiga bulan (Agustus November 1994). Pengamatan vegetasi di daerah Ulaukum hanya dilakukan secara deskriptif, mengingat keterbatasan tenaga dan waktu. Lokasi-lokasi tersebut sebelumnya diketahui sebagai lokasi perjumpaan dengan serati. Pengamatan tersebut dilakukan dengan pengamatan langsung, wawancara, dan analisis vegetasi di habitat serati tersebut. Analisis vegetasi dilakukan dengan menggunakan metode garis berpetak (Soerianegara dan Indrawan, 1988)…dst
Keyword: 

Judul: Studi potensi pakan badak sumatera (Dicerorhinus sumatrensis Fischer, 1814) di Suaka Rhino Sumatera Taman Nasional Way Kambas, Lampung
Abstrak: Badak Sumatera (Dicerorhinus sumatrensis Fischer, 1814) merupakan salah satu jenis badal diantara líma jenis badak yang ada di bumi dan satu-satunya spesies dari genus Dicerorhinus yang masih hidup saat ini. Selain itu Badak Sumatera merupakan satwa yang dilindungi berdasarkan UL Perlindungan Binatang Liar tahun 1931 No. 134 dan Peraturan Perlindungan Binatang Liar tahun 193 No. 226. Red Data Book memasukkan satwa ini dalam kategori Endangered. Mengingat pentingnya peranan Badak Sumatera baik dari segi ekologi, ekonomi maupun ilmu pengetahuan dan pendidikan maka perlu dilaksanakan usaha-usaha perlindungan dan pelestarian yang terencana. Pengetahuan tentang potensi pakan dari badak sangat penting bagi kelangsungan satwa langka ini, karena dengan mengetahui potensi pakannya maka dapat dilaksanakan usaha-usaha perlindungan dan penyelamatan Badak Sumatera secara tepat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui potensi keanekaragaman jenis tumbuhan yang menjadi sumber pakan bagi Badak Sumatera, mengetahui tingkat palatabilitas (tingkat kesukaan) dan preferensi badak terhadap tumbuhan yang menjadi sumber makanannya, dan mengetahui nilai gizi dari jenis makanan yang paling sering dikonsumsi Badak Sumatera di SRS TN Way Kambas Lampung. Diharapkan dari hasil penelitian ini dapat memberikan informasi mengenai potensi pakan Badak Sumatera, untuk selanjutnya dapat menjadi bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan dalam usaha pengelolaan Badak Sumatera, khususnya di Taman Nasional Way Kambas dan di Sumatera pada umumnya. Penelitian ini dilaksanakan di Suaka Rhino Sumatera (SRS) Taman Nasional Way Kambas (TNWK). Secara astronomi TNWK terletak diantara 4° 37' LS, 5° 16' LU dan 105° 33' BT. Secara administratif TNWK termasuk wilayah Kabupaten Dati II Lampung Timur dan Lampung Tengah dengan luas kawasan kurang lebih 130.000 Ha. Tipe vegetasi yang ada di TNWK yaitu vegetasi hutan mangrove, vegetasi hutan pantai, vegetasi hutan rawa dan vegetasi hutan dataran rendah. Proses pengambilan data di lapangan dilaksanakan pada bulan Juli Agustus 2001. Sedangkan pengolahan data laboraturim dilaksanakan dari bulan Oktober 2001 Januari 2002. Metode pengambilan data vegetasi dimulai dengan analisis vegetasi pada masing-masing tipe vegetasi untuk mendapatkan data komposisi jenis vegetasi yang menjadi pakan badak. Untuk mengetahui keanekaragaman jenis vegetasi pakan dan kerapatan spesies dilakukan dengan cara analisis vegetasi. Analisis vegetasi dilakukan dengan cara sampling pada lokasi pengamatan. Metode yang digunakan adalah metode garis berpetak. (Soerianegara dan Indrawan, 1988)...
Keyword: 

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