Judul: Persepsi masyarakat terhadap kegiatan restorasi ekosistem di areal harapan Rainforest PT Reki, provinsi Jambi dan provinsi Sumatera Selatan
Abstrak: Harapan Rainforest merupakan areal hutan produksi seluas ± 101.355 ha yang ditunjuk sebagai areal restorasi ekosistem melalui Kepmenhut SK. No. 83/Menhut-II/2005. Areal restorasi ini dikelola oleh PT REKI (Restorasi Ekosistem Indonesia). Di dalam dan sekitar areal Harapan Rainforest terdapat beberapa desa yang keberadaannya sudah sejak lama sebelum kawasan hutan ditetapkan sebagai areal restorasi ekosistem. Dalam rangka menerapkan pola pengelolaan yang dapat mendukung keberlangsungan hidup masyarakat setempat, maka diperlukan persepsi dari masyarakat tersebut terhadap kegiatan restorasi ekosistem yang merupakan kegiatan utama dari pihak PT REKI. Penelitian ini bertujuan mengetahui persepsi masyarakat terhadap kegiatan restorasi ekosistem di areal Harapan Rainforest dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi tentang persepsi masyarakat terhadap kegiatan restorasi di areal Harapan Rainforest dan rekomendasi bagi pengelola terkait dengan pengelolaan Harapan Rainforest.
Keyword: 

Judul: Analisis Tipologi Tutupan Vegetasi Sebagai Dasar Penyusunan Strategi Restorasi Di Area Iuphhk-Re Pt Reki
Abstrak: Hutan Harapan yang berada di wilayah Sumatera Selatan merupakan kawasan hutan produksi dataran rendah yang dikelola dengan skema restorasi ekosistem oleh PT Restorasi Ekosistem Indonesia (PT REKI) yang sangat rentan terhadap konversi lahan. Area restorasi yang luas dan permasalahan sosial yang tinggi serta belum terujinya teknik silvikultur merupakan hambatan dalam mengimplementasikan upaya restorasi ekosistem. Tingkat kerusakan yang dicerminkan dari kondisi tutupan vegetasi merupakan salah satu informasi dasar biofisik yang sangat penting, dan dapat dijadikan sebagai salah satu acuan dalam penyusunan strategi restorasi. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat kerusakan, kondisi ekosistem, upaya pemulihan dan jenis prioritas restorasi. Metode yang digunakan yaitu analisis vegetasi pada 4 tipologi tutupan vegetasi (hutan sekunder, belukar tua, belukar muda, eks HT akasia) yang masingmasing diwakili oleh 3 lokasi berbeda, dan analisis Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Hasil penelitian menunjukkan urutan tingkat kerusakan terendah hingga tertinggi meliputi: tipologi hutan sekunder, belukar tua, belukar muda dan eks HT akasia. Tipologi Hutan sekunder memiliki nilai keanekeragaman, kekayaan dan kemerataan yang tinggi (H’>3, Dm>5, E>0.6). Hubungan tipologi eks HT akasia dengan tipologi lain tergolong tidak erat (euclidean distance>3.31), hubungan semai dan pohon di semua tipologi (terkecuali eks HT akasia) menunjukkan nilai korelasi sangat tinggi (r>0.9). Strategi restorasi yang dapat dilakukan meliputi pemulihan fisik berupa eradikasi tanaman jenis Acacia mangium, pemeliharaan regenerasi alam jenis asli dan penanaman/pengkayaan pada aeral minim regenerasi alam pada tipologi eks HT akasia, pemulihan biotis berupa penanaman/pengkayaan jumlah jenis toleran pada tipologi pada tipologi belukar muda dan pengkayaan jumlah individu dari jenis toleran/semitoleran pada tipologi belukar tua, upaya pemulihan fungsi berupa jaminan perlindungan dan pengamanan dari faktor perusak ekosistem pada tipologi hutan sekunder. Jenis prioritas restorasi yang terpilih ditentukan berdasarkan toleransi jenis dan tujuan pengelolaan (produksi, pembinaan habitat satwa, dan pemenuhan kebutuhan sosial).
Keyword: Hutan Harapan, Teknik Pemulihan, Strategi Restorasi

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