Judul: Keragaman Ordo Diptera (Insecta) di Gunung Kendeng dan Gunung Botol, Taman Nasional Gunung Halimun, Jawa Barat
Abstrak: Diptera termasuk ordo terbesar dari serangga selain Coleoptera, Lepidotera, dan Hymenoptera denganjumlah sekitar 150.000 spesies yang termasuk dalam 108 famili. Di a1am, Diptera berperan sebagai saprofag, agen pengendali hayati, dan bioindikator lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari keragaman ordo Diptera di Gunung Kendeng dan Gunung Botol, Taman Nasional Gunung Halimun (INGH), Jawa Barat
Keyword: 

Judul: Keragaman ordo diptera (Insecta) di gunung Kendeng wilayah taman nasional gunung Halimun Jawa Barat
Abstrak: ATMOWIDI. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui keragaman ordo Diptera (Insecta) di Gunung Kendeng wilayah Taman Nasional Gunung Halimun. Pemilihan lokasi Taman Nasional Gunung Halimun (TNGH) dikarenakan TNGH merupakan kawasan hutan tropik submontane terakhir di Jawa Barat. TNGH mempunyai area seluas 40.000 ha yang mencakup 3 kabupaten yaitu Kabupaten Bogor, Sukabumi, dan! Lebak. Ketinggian TNGH bervariasi antara 500 m sampai 1929 m diatas permukaan laut (dpl). Ordo Diptera mempunyai peranan yang sangat penting dalam kestabilan keragaman hayati maka keragamannya perlu diketahui dengan jelas di wilayah tersebut agar dapat dimanfaatkan untuk melestarikan keragaman hayati di daerah tersebut dan bagi kehidupan manusia pada umumnya. Diptera dikenal sebagai pembawa bibit penyakit pada manusia seperti nyamuk dan lalat hitam (Culicidae & Simulidae), dan juga merusak hasil panen terutama tanaman pangan dan buah-buahan. Selain itu Diptera dapat pula berguna sebagai bahan percobaan (Drosophila) dan pengendali populasi hama dan serangga lainnya yang bersifat merugikan. Sampel serangga diambil dari 3 plot di gunung Kendeng yang berukuran 150x150 m, setiap plot (A. B. dan C) dibuat 9 subplot berukuran 50 x 50 m. Pada setiap plot dipasang satu Malaise trap di subplot 5 dan 12 yellow pan trap yang tersebar di bagian pinggir kiri dan pinggir kanan plot pada subplot 1. 4. 7. dan 3. 6, 9, masing-masing subplot dengan 2 yellow pan trap. Vegetasi disekitar daerah pengamatan diamati berdasarkan banyak atau sedikitnya jenis vegetasi yang dijumpai. Spesimen serangga yang didapatkan dari masing-masing perangkap diidentifikasi sampai famili. Di gunung Kendeng didapatkan 17 famili Diptera dari 335 individu. Ketujuhbelas famili tersebut adalah Acroceridae, Asilidae, Cecidomyiidae, Mycetophilidae. Drosophilidae, Phoridae, Simulidae. Anthomyiidae. Bibionidae, Empiidae, Otitidae, Rhagionidae. Tabanidae, Tephridae. Chloropidae. Dolichopodidae, dan Muscidae. Keragaman tertinggi pada Malaise trap dengan nilai indeks keragaman 1.3 berada pada lokasi A yang terletak pada hektometer 15-17, sedangkan keragaman rata-rata terendah terdapat pada lokasi B dengan nilai indeks kergaman 1,1 yang terletak pada hektometer 17-19, dengan famili Cecidomyiidae sebagai famili yang dominan. Sedangkan untuk Yellow pan trap nilai indeks keragaman tertinggi masih terdapat di lokasi A dengan nilai indeks 2.1. Sedangkan nilai indeks terendah terdapat pada lokasi C pada hektometer 25-26 dengan nilai indeks 1.5. Famili yang dominan pada daerah ini adalah famili Cecidomyiidae dan Muscidae.
Keyword: Diptera

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