Judul: Keanekaragaman Komunitas Rayap pada Tipe Penggunaan  Lahan yang Berbeda sebagai Bioindikator Kualitas Lingkungan
Abstrak: Rayap merupakan mesofauna tanah utama di kawasan tropis. Rayap berperan penting dalam dekomposisi, perputaran unsur hara dan proses di dalam tanah. Perubahan dan intensitas penggunaan lahan berperan besar terhadap kerusakan habitat dan penurunan keanekaragaman hayati. Kerusakan habitat dan penurunan keanekaragaman hayati berdampak pada kesehatan dan fungsi ekosistem. Rayap memiliki kepekaan terhadap perubahan penggunaan lahan dan tingkat kerusakan habitat sehingga dapat digunakan sebagai bioindikator. Umumnya penelitian tentang kepekaan rayap terhadap penggunaan lahan dilaksanakan di ekosistem dataran rendah, masih sedikit yang mengkaji di ekosistem dataran tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari: pengaruh penggunaan lahan terhadap komunitas rayap dan parameter lingkungan yang mempengaruhinya serta pemanfaatan rayap sebagai bioindikator.
Keyword: 

Judul: Keanekaragaman Spesies Rayap dan Jasa Ekosistemnya pada Beberapa Tipe Penggunaan Lahan di Kabupaten Dharmasraya Provinsi Sumatera Barat.
Abstrak: Perubahan tipe penggunaan lahan dari hutan alam menjadi hutan sekunder, perkebunan monokultur seperti perkebunan kelapa sawit, dan permukiman akan berdampak pada penurunan keanekaragaman hayati yang ada di dalamnya. Perubahan tersebut secara langsung dapat mengubah komposisi dan struktur komunitas, serta interaksi antar spesies yang dapat mengakibatkan turunnya layanan ekosistem. Salah satu contoh spesies yang berperan dalam ekosistem adalah rayap. Rayap mempunyai peran dalam proses dekomposisi berbagai bahan organik, proses pembentukan dan pelapukan tanah, berperan dalam proses konsumsi bahan organik tanah dan siklus hara, mengatur sifat dan hidrolik tanah serta mengatur pertumbuhan dan keanekaragaman vegetasi dalam ekosistem. Penelitian ini bertujuan untuk: 1) mengkaji keanekaragaman, komposisi dan struktur komunitas rayap pada beberapa tipe penggunaan lahan berbeda yaitu hutan alam, hutan sekunder, perkebunan kelapa sawit, dan permukiman di Kabupaten Dharmasraya, Provinsi Sumatera Barat; 2) mengkaji proses dan laju dekomposisi kayu oleh rayap pada beberapa tipe penggunaan lahan berbeda di Kabupaten Dharmasraya, Provinsi Sumatera Barat. Studi keanekaragaman spesies rayap di Kabupaten Dharmasraya dilakukan dengan pengambilan sampel di hutan alam, hutan sekunder, perkebunan kelapa sawit, dan permukiman yang terletak di sebelas kecamatan. Pada tiap kecamatan dibuat plot pengamatan berukuran 50 m x 10 m yang dipilih secara purposive sampling. Tiap plot dibagi menjadi 20 sub petak pengamatan dengan masingmasing sub petak berukuran 5 m x 5 m. Sampel rayap didapatkan dengan cara mencari sarang rayap pada tiap sub petak pengamatan dan mengambil sampel rayap 150 individu dari tiap-tiap sarang, kemudian dikoleksi dalam botol bervolume 30 ml yang berisi alkohol 70% dan selanjutnya diidentifikasi di Laboratorium Departemen Budidaya Tanaman Perkebunan Fakultas Pertanian Universitas Andalas. Studi mengenai laju dekomposisi kayu oleh rayap dilakukan di dua tempat yaitu di lapangan dan di laboratorium. Umpan kayu pinus (Pinus merkusii) berukuran 1,9 cm x 1,9 cm x 25,0 cm di pasang di lapangan pada empat tipe penggunaan lahan yaitu hutan alam, hutan sekunder, perkebunan kelapa sawit, dan permukiman. Masing-masing tipe penggunaan lahan dibuat empat plot di empat kecamatan yang berbeda, dan masing-masing plot dibagi menjadi lima subplot. Penentuan plot ditentukan berdasarkan pada titik koloni rayap yang ditemukan di lapangan. Jarak dari koloni rayap ke satu subplot 4-5 meter. Pada setiap subplot dipasang tiga buah umpan kayu, sehingga jumlah seluruh umpan kayu yang dipasang adalah 240 umpan kayu. Umpan kayu dipasang selama 12 minggu. Pengamatan di lapangan dilakukan pada minggu ke-4, ke-8, dan ke-12 setelah pemasangan umpan kayu. Untuk uji laju dekomposisi kayu oleh rayap di laboratorium menggunakan kayu pinus (Pinus merkusii) berukuran 2,5 cm x 2,5 cm x 5,0 cm. Pengujian menggunakan toples kaca berukuran tinggi 14 cm dengan diameter 5 cm ditutup dengan aluminium foil. Pada toples dimasukkan umpan iv iv kayu pinus kemudian pasir steril diisi 115 g dan diberi air sebanyak 50 ml. Kemudian dimasukkan rayap uji Coptotermes curvignathus sebanyak 100 individu kasta pekerja dan 10 individu kasta prajurit. Pengamatan di laboratorium dilakukan pada minggu ke-1, ke-2, dan ke-3 setelah umpan kayu dipakankan pada rayap. Perhitungan dilakukan pada bobot (berat) umpan kayu sebelum dan setelah perlakuan. Dari hasil penelitian studi keanekaragaman spesies rayap di Kabupaten Dharmasraya didapatkan 14 spesies rayap yang ditemukan pada beberapa tipe penggunaan lahan yaitu Bulbitermes neopusillus,
Keyword: land use change, natural forest, termite mapping, wood decomposition

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