Judul: Peran Masyarakat dalam Pelestarian (Paradisea minor jobiensis Rothschild, 1897) di Barawai Kabupaten Kepulauan Yapen Provinsi Papua
Abstrak: Cenderawasih kuning kecil (Paradisea minor jobiensis Rothcshild, 1897) merupakan salah satu cenderawasih terindah yang ada di Papua khususnya di Kepulauan Yapen dan merupakan spesies yang saat ini terancam kepunahannya. Peran masyarakat dalam pelestarian P.m.jobiensis di Barawai sangat penting. Tujuan dari studi ini adalah untuk mengukur seberapa besar peran masyarakat dalam pelestarian P.m.jobiensis, mengetahui faktor–faktor yang mempengaruhi peran masyarakat dan menghitung jumlah populasi P.m.jobiensisdan menganalisis struktur dan komposisi vegetasi serta manfaatnya bagiP.m.jobiensis di kawasan hutan Imbowiari Barawai. Penelitian ini menggunakan analisis kuantitatif non parametrik berdasarkan kuesioner yang diberikan kepada responden dan observasi lapangan, dan akan dianalisis dengan rank Spearman. Pengamatan P.m.jobiensisdilakukan dengan menggunakan metode garis transek, sedangkan struktur dan komposisi vegetasi serta manfaatnya bagi P.m.jobiensismenggunakan metode garis berpetak. Pengamatan dilakukan pada kawasan hutan Imbowiari Barawai. Hasil penelitian menunjukkan tingkat peran masyarakat Desa Barawai dan Waindu tentang pelestarian P.m.jobiensis secara keseluruhan dikategorikan sedang (77%) sedangkan berdasarkan lokasi penelitian sebagian besar masih tergolong rendah, namun terdapat tingkat peran yang tinggi pada Desa Waindu (100%). Usia responden dan lama tinggal memiliki korelasi positif dengan peran masyarakat, sedangkan tingkat pendapatan dan jumlah anggota keluarga memiliki korelasi negatif dengan peran masyarakat dalam pelestarian P.m.jobiensis.Secara keseluruhan usia dan tingkat pendidikan tidak memiliki hubungan nyata dengan peran masyarakat. Berdasarkan lokasi penelitian tingkat pendapatan di Desa Waindu dan jumlah anggota keluarga dan lama tinggal di Desa Barawai memiliki hubungan nyata dengan peran masyarakat. Adanya hubungan antara usia responden dan tingkat pendidikan dengan peran masyarakat di kedua desa menunjukkan bahwa semakin tinggi usia dan tingkat pendidikan maka semakin rendah tingkat peran dalam pelestarian P. m. Jobiensisdan sebaliknya. Jumlah populasi burung cenderawasih yang ada di kawasan hutan Imbowiari adalah 55 individu, dimana jantan 32individu dan betina 23 individu, dengan rata-rata jumlah populasi P.m.jobiensis adalah 2,2 ekor/ha. Hasil analisis struktur dan komposisi vegetasi serta manfaatnya menunjukkan bahwaada 20 spesies dalam 14 famili untuk tingkat semai dengan keragaman 2,71%; 25 spesies dalam 15 famili tingkat pancang dengan keragaman 2,47%; 26 spesies dalam 17 famili tingkat tiang dengan keragaman 3,07%; 37 spesies dalam 24 famili dengan tingkat keragaman 2,80%.
Keyword: Barawai, habitat, Paradisea minor jobiensis, populasi

Judul: Karakteristik Habitat dan Peran Masyarakat dalam Pelestarian Paradisaea minor jobiensis di Sawendui, Kepulauan Yapen, Papua.
Abstrak: Paradisaea minor jobiensis merupakan sub spesies endemik di Pulau Yapen, Papua. Populasinya terus menurun akibat perburuan liar dan perubahan habitat. Upaya konservasi telah mulai dilakukan, namun data dan informasi tentang jenis ini masih terbatas. Beberapa aspek yang perlu diketahui tentang P. m. jobiensis adalah karakteristik habitat dan peran masyarakat dalam pelestarian. Karakteristik habitat merupakan informasi esensial dalam memahami ekologi dan perilaku satwa. Peran masyarakat dalam pelestarian perlu diketahui dalam menunjang upaya konservasi yang akan dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik habitat, mengidentifikasi faktor dominan penentu habitat, dan menganalisis peran masyarakat dalam kegiatan pelestarian P. m. jobiensis. Data tentang aktivitas P. m. jobiensis dikumpulkan menggunakan metode Focal Animal Sampling. Pengamatan aktivitas dilakukan pada pukul 05:30 s.d. 10:30 dan 13:30 s.d. 17:30. Setiap perjumpaan dicatat data jenis aktivitas, jumlah individu, dan durasi aktivitas. Jenis aktivitas diklasifikasikan menjadi istirahat, membersihkan bulu, makan, menari, dan kawin. Data karakteristik habitat dikumpulkan menggunakan metode analisis vegetasi plot tunggal, yang meliputi nama jenis, diameter, tinggi bebas cabang, tinggi, bentuk tajuk, posisi tajuk, kelerengan, jarak dari sungai, dan kerapatan pohon. Untuk melihat karakteristik dominan penentu habitat dilakukan analisis Canonical Correspondence Analysis (CCA). Data peran masyarakat dalam pelestarian P. m. jobiensis dikumpulkan melalui wawancara. Desa Sawendui memiliki penduduk 93 jiwa (23 Kepala Keluarga). Setiap Kepala Keluarga dijadikan sebagai responden penelitian. Karakteristik responden yang dikumpulkan adalah umur, pendidikan, jenis pekerjaan, pendapatan, jumlah tanggungan keluarga, dan lama tinggal. Peran responden dalam pelestarian dihitung berdasarkan tingkat partisipasi pada kegiatan pemantauan hutan untuk mencegah perburuan P. m. jobiensis. Hubungan antara karakteristik responden dengan tingkat partisipasi dianalisis menggunakan korelasi rank Spearman. Peran kelompok (komunal) dalam pelestarian dijelaskan secara deskriptif. Aktivitas P. m. jobiensis yang teramati selama penelitian adalah sebanyak 730 kali. Aktivitas istirahat teramati sebanyak 223 kali dengan durasi rata-rata selama 3,12 menit. Aktivitas membersihkan bulu teramati sebanyak 133 kali dengan durasi rata-rata selama 2,39 menit. Aktivitas makan teramati sebanyak 58 kali dengan durasi rata-rata selama 0,64 menit. Aktivitas menari teramati sebanyak 312 kali dengan durasi rata-rata selama 1,42 menit, sedangkan aktivitas kawin teramati hanya sebanyak 4 kali dengan durasi rata-rata selama 2,16 menit. Diagram ordinasi CCA dihasilkan dari kombinasi axis 1 dan axis 2, diagram tersebut menghasilkan eigenvalues 1,261 dan mampu menjelaskan model sebanyak 94,3%. Aktivitas istirahat dan membersihkan bulu pada P. m. jobiensis dipengaruhi oleh keberadaan Planchonella oxyedra dan jarak dari sungai. Aktivitas menari dan membersihkan bulu dipengaruhi oleh kerapatan pohon, posisi tajuk, bentuk tajuk, dan keberadaan jenis Garcinia riedeliana. Aktivitas makan dipengaruhi oleh keberadaan Ficus adenopserma dan Cananga odorata. Karakteristik dominan penentu habitat P. m. jobiensis adalah kerapatan pohon, bentuk tajuk, posisi tajuk, kehadiran G. riedeliana, F. adenosperma, dan C. odorata. Tingkat partisipasi responden pada kegiatan pemantauan hutan untuk mencegah perburuan tergolong tinggi sebanyak 3 responden (13%), sedang sebanyak 16 responden (69,6%), dan rendah sebanyak 4 responden (13,4%). Hasil analisis korelasi rank Spearman menunjukkan bahwa tidak ada hubungan antara kelas umur, jenis pekerjaan, tingkat pendidikan, tingkat pendapatan, jumlah tanggungan keluarga, dan lama tinggal dengan tingkat partisipasi responden dalam kegiatan pemantauan hutan untuk mencegah perburuan. Secara berkelompok (komunal) masyarakat Sawendui melakukan upaya pelestarian P. m. jobiensis dengan cara; melarang perburuan P. m. jobiensis,
Keyword: karakterikstik habitat, Paradisaea minor jobiensis, peran masyarakat

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