Judul: Studi keanekaragaman mamalia pada beberapa tipe habitat di stasiun penelitian pondok ambung taman nasional Tanjung Puting Kalimantan Tengah
Abstrak: Indonesia merupakan negara yang menempati peringkat pertama di dunia dalam hal keanekaragaman mamalia dengan jumlah jenis mamalia 436 jenis dan 51% merupakan satwa endemik. Data mengenai keanekaragaman mamalia yang terdapat di stasiun Penelitian Pondok Ambung TN Tanjung Puting sampai saat ini masih sangat terbatas. Oleh karena itu, penelitian mengenai keanekaragaman mamalia sangat diperlukan. Tipe habitat yang menjadi lokasi penelitian adalah hutan rawa (A), hutan dataran rendah (B), hutan Kerangas (C), padang/semak (D) dan hutan bekas terbakar (E). Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui perbedaan tingkat keanekaragaman mamalia pada beberapa tipe habitat di Pondok Ambung.
Keyword: 

Judul: Keanekaragaman Jenis Mamalia Pada Areal Bervegetasi Alam dan Lingkungan Kebun Kelapa Sawit PT. Inti Indosawit Subur, Kabupaten Pelalawan, Provinsi Riau
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara dengan keanekaragaman hayati terbesar di dunia, salah satunya mamalia. Mamalia dapat dijumpai pada berbagai tipe ekosistem termasuk ekosistem perkebunan kelapa sawit. Penelitian keanekaragaman jenis mamalia di lingkungan kebun kelapa sawit belum banyak dilakukan. Sehubungan dengan hal tersebut, telah dilakukan sejak bulan Februari sampai dengan Maret 2007 penelitian keanekaragaman jenis mamalia sebagai salah satu komponen ekosistem kebun kelapa sawit di PT. Inti Indosawit Subur, Kabupaten Pelalawan, Provinsi Riau. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keanekaragaman jenis dan besarnya perubahan jenis mamalia pada beberapa macam vegetasi di sekitar ekosistem kebun kelapa sawit. Pengamatan dilakukan pada beberapa lokasi yaitu areal bervegetasi alam (semak belukar dan areal hutan), areal perkebunan sawit (kebun sawit inti, kebun sawit plasma, areal di sekitar pemukiman) dan kebun karet. Pengamatan dilakukan secara langsung dan tidak langsung (kotoran, jejak dan suara). Pengamatan langsung menggunakan teknik transek jalur (Stripe transeck) dan titik terkonsentrasi (Consentration count) serta teknik pemerangkapan (Trapping) untuk pengamatan tidak langsung. Ada total 12 jalur yang digunakan, pada tiap tipe habitat diletakkan 2 jalur pengamatan dengan panjang rata-rata jalur 895 m. Perangkap dipasang di sepanjang jalur pengamatan, digunakan sebanyak 57 buah perangkap (27 buah perangkap hidup, 30 perangkap mati). Pengolahan data dilakukan dengan menghitung indeks kekayaan jenis, indeks keanekaragaman jenis, indeks kemerataan jenis, penyebaran jenis dan kesamaan komunitas. Hasil pengamatan, ditemukan total jenis mamalia sebanyak 18 jenis. Areal hutan merupakan lokasi penelitian yang memiliki nilai kekayaan jenis terbesar, yakni 12 jenis mamalia. Kekayaan jenis terendah adalah pada areal kebun karet, ditemukan hanya 1 jenis. Nilai indeks keanekaragaman jenis berkisar antara 0,00 sampai 2,15. Nilai indeks keanekaragaman tertinggi terdapat pada areal hutan (H’ = 2,15) dan yang terkecil adalah di kebun karet (H’ = 0,00). Tingkat kemerataan jenis mamalia di tiap lokasi penelitian kecuali kebun karet (E = 0,00) relatif merata (E = 0,80-0,95). Nilai indeks kemerataan tertinggi adalah pada areal semak belukar (E = 0,95). Komunitas yang relatif sama (IS = 43 %) adalah antara kebun sawit inti dengan areal sekitar pemukiman atau dengan kebun sawit plasma. Kesamaan komunitas terendah adalah antara areal hutan dengan kebun karet (IS = 7 %). Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa keanekaragaman jenis mamalia yang ditemukan pada tiap lokasi mulai dari rendah sampai sedang (0,00 < H’ < 2,15), keanekaragaman tertinggi pada areal hutan dan yang terendah pada kebun karet. Pengubahan fungsi areal hutan ke dalam bentuk vegetasi lain mengakibatkan terjadinya perubahan kekayaan dan keanekaragaman jenis mamalia.
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