Judul: Beberapa aspek ekologi burung bubut hitam (Centropus nigrorufus cuvier) di RPH Cangkring, BKPH Indramayu KPH Indramayu, Perum Perhutani Unit III Jawa Barat
Abstrak: Status dan pengetahuan kita tentang burung Bubut Hitam (Centropus nigrorufus), salah satu jenis burung endemik Pulau Jawa, sangat minim. Padahal burung ini telah dimasukkan ke dalam data merah IUCN (Red Data Book). Sejauh pengetahuan penulis belum pernah dilakukan penelitian secara mendalam tentang ekologinya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menghimpun informasi tentang beberapa aspek ekologi (morfologi, perilaku, jenis makanan, karakteristik sarang, suara dan habitat) C. nigrorufus. Hasil yang diperoleh diharapkan dapat dijadikan dasar bagi penelitian lanjutan dan upaya pelestariannya. Penelitian dilaksanakan di RPH Cangkring, BKPH Indramayu, KPH Indramayu, Perum Perhutani Unit III Jawa Barat dalam rentang waktu antara bulan Desember 1995 hingga bulan Maret 1996. Data yang diambil meliputi data morfologi, perilaku dan vegetasi. Data morfologi diperoleh melalui pengukuran terhadap spesimen-spesimen C. nigrorufus. Pengamatan perilaku dilakukan secara ad libitum yaitu dengan cara mencatat segala hal yang teramati. Data vegetasi diperoleh dengan menggunakan metode garis berpetak. Hasil yang didapat dianalisis secara deskriptif, grafik dan prosentase. Secara umum, C. nigrorufus berwarna hitam kecoklatan. Warna hitam hampir menutupi seluruh permukaan tubuhnya, kecuali beberapa bulu pada bagian sayap berwarna coklat kemerahan. Bulu-bulu di sekitar leher tampak berkilau ungu, sedangkan pada dada terdapat coretan-coretan berwarna putih. Burung muda serupa dengan burung dewasa namun warna bulunya tampak lebih kusam. Anak burung memiliki kulit yang berwarna hitam dan diselimuti oleh bulu-bulu natal yang berwarna putih.
Keyword: 

Judul: Karakteristik habitat preferensial burung bubut jawa (Centropus nigrorufus) di Kelurahan Wonorejo Surabaya
Abstrak: Burung bubut jawa (Centropus nigrorufus) merupakan burung endemik Jawa yang masuk dalam daftar merah IUCN dengan status rentan atau vulnerable (VU). Habitat utama bubut jawa adalah hutan mangrove, kawasan payau dekat pantai, semak-semak rapat dan alang-alang dekat hutan mangrove. Secara umum sebaran bubut jawa ada di sekita pesisir Jawa, salah satunya di Wonorejo Surabaya, Jawa Timur. Wonorejo terletak di pantai Timur Surabaya (Pamurbaya) yang masuk dalam rencana Kota Surabaya sebagai daerah konservasi dan wisata. Lokasi ini didominasi oleh tambak, dengan vegetasi yang banyak dijumpai pada daerah dekat sungai dan dekat pantai. Tujuan penelitian ini adalah untuk menduga tipe habitat preferensial bubut jawa di Wonorejo dan mengidentifikasi komponen penentu karakteristik habitat preferensial tersebut. Informasi ini diharapkan dapat memberikan masukan kepada pengambil kebijakan agar pembangunan dan kegiatan wisata di Wonorejo tidak bertentangan dengan konsep konservasi yang ingin dipertahankan di wilayah ini. Penelitian ini dilakukan dari Bulan April sampai Desember 2016, di wilayah Kelurahan Wonorejo. Pengambilan data sebaran bubut jawa dengan metode look and see dan menjelajah melalui jalan setapak. Data burung bubut jawa diamati terkonsentrasi pada titik-titik perjumpaan dengan bubut jawa dengan radius 100 m. Pengukuran parameter biotik dan fisik, meliputi suhu udara, kelembapan udara, intensitas cahaya, bukaan tajuk, jarak dari pantai dan jarak dari permukiman, dilakukan secara langsung. Data vegetasi dikumpulkan dengan analisis vegetasi menggunakan petak tunggal berbentuk bujur sangkar pada tiap titik pengamatan. Ukuran petak adalah 10 m x 10 m untuk tingkat pohon, 5 m x 5 m untuk tingkat pancang, serta 2 m x 2 m untuk tingkat semai dan tumbuhan bawah. Data satwa lain yang diduga sebagai pesaing dan predator serta aktivitas manusia dicatat ketika dijumpai di lapangan bersamaan dengan pengambilan data bubut jawa dan vegetasi. Pola sebaran bubut jawa dianalisis menggunakan indeks dispersi (ID) sedangkan habitat preferensialnya dianalisis menggunakan indeks Jacobs. Bubut jawa dijumpai pada 19 titik; 17 titik di sekitar Sungai Londo dan 2 titik di sekitar Sungai Apur. Pola sebaran bubut jawa di hutan mangrove, tambak tidak aktif dan tambak aktif mengelompok (ID >1). Nilai indeks Jacobs (Dhi) tambak tidak aktif 0,70, hutan mangrove 0,44 dan tambak aktif -0,66. Hal ini menunjukkan bahwa habitat tambak tidak aktif dan hutan mangrove cukup disukai oleh bubut jawa sedangkan habitat tambak aktif cukup dihindari. Komponen habitat yang mempengaruhi frekuensi perjumpaan bubut jawa adalah tinggi bertengger (t=2,655; p=0,014), jarak dari pantai (t=4; p=0,000), dan suhu udara rata-rata (t=2,675; p=0,013) dengan persamaan regresi Y=67,041+0,678 tinggi tenggeran+0,020 jarak dari pantai-2,373suhu udara rata-rata.
Keyword: bubut jawa, pola sebaran, preferensi habitat, Wonorejo

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