Judul: Studi karakteristik satwa mangsa macan tutul (Panthera pardus melas cuvier) di Taman Nasional Meru Betiri, Jawa Timur
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari karakteristik satwa mangsa macan tutul (Panthera pardus melas Cuvier), yaitu jenis-jenis satwa mangsa yang menjadi makanan macan tutul di Taman Nasional Meru Betiri. Metoda yang digunakan untuk mendapatkan data tentang jenis-jenis satwa mangsa macan tutul di Taman Nasional Meru Betiri adalah pengamatan langsung di lapangan dan analisis feses (secara tidak langsung). Pengamatan dan pengum pulan feses dilakukan di daerah-daerah contoh pengamatan yang dipilih secara purposif. Enam jenis satwa mangsa macan tutul yang berhasil diketahui berdasarkan analisis feses macan tutul yang telah dilakukan adalah kera (Macaca irus), lutung/budeng (Presbytis pyrrhus), landak (Histrix brachyura), babi hutan (Sus sp.), kijang (Muntiacus muncak), dan kucing hutan (Felis bengalensis). Dari ke enam jenis satwa mangsa macan tutul tersebut hanya babi hutan (Sus sp.) saja yang diketahui secara langsung sedang dimangsa macan tutul (di tepi sungai Permisan). Potensi total satwa mangsa macan tutul di Taman Nasional Meru Betiri masih cukup baik. Di antara jenis-jenis satwa mangsa yang ada tersebut, satwa kera (Macaca irus), lutung (Presbytis pyrrhus) dan babi hutan (Sus sp.) secara berturut-turut merupakan satwa mangsa macan tutul yang pa- ling potensial, karena selain memiliki populasi yang lebih besar dari pada satwa mangsa yang lain, ketiga satwa tersebut juga mempunyai penyebaran yang merata di selúruh kawasan Taman Nasional Meru Betiri. Diduga potensi satwa mangsa tersebut terus mengalami penurunan dari tahun ke tahun, sesuai dengan adanya degradasi habitat satwa (secara umum) di Taman Nasional Meru Betiri selama ini…dst
Keyword: 

Judul: Study of Habitat Characteristic and Spatial Distribution Pattern of Javan leopard (Panthera pardus melas Cuvier, 1809) in Gunung Halimun-Salak National Park.
Abstrak: Macan tutul jawa (Panthera pardus melas Cuvier 1809) adalah salah satu satwa vertebrata endemik di pulau Jawa. Di Indonesia, satwa ini dilindungi oleh Undang-undang No. 5 tahun 1990 tentang konservasi sumberdaya alam hayati dan ekosistemnya, serta Peraturan Pemerintah Republik Indonesia No. 7 tahun 1999 tentang pengawetan jenis tumbuhan dan satwa. Macan tutul jawa mendapat tekanan yang cukup besar baik populasi maupun habitatnya, sementara data dan informasi mengenai ekologi satwa tersebut masih sangat terbatas. Penelitian mengenai habitat macan tutul jawa tergolong sedikit terutama karakteristik habitat dan pola sebaran spasial yang digunakan macan tutul jawa untuk melakukan aktivitas hariannya. Penelitian dilaksanakan pada bulan November 2010 sampai dengan Januari 2011 di Taman Nasional Gunung Halimun-Salak. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji karakteristik habitat macan tutul jawa serta menduga kelimpahan dan pola penyebaran macan tutul jawa di Taman Nasional Gunung Halimun- Salak. Data yang dikumpulkan adalah karakteristik habitat yang meliputi ketersediaan satwa mangsa, sumber air, dan tempat berlindung (cover) serta aktivitas perjumpaan dengan macan tutul jawa dan satwa mangsanya. Metode pengambilan data untuk mencatat perjumpaan dengan macan tutul dan satwa mangsanya adalah menggunakan tracking survey. Jenis data yang diambil adalah jumlah jejak (tapak kaki, suara, cakaran, kotoran, sisa mangsa) dan jumlah individu, kemudian ditandai pada GPS. Data struktur dan komposisi vegetasi diperoleh menggunakan metode garis berpetak pada berbagai tipe habitat. Karakteristik cover yang digunakan macan tutul jawa di TNGHS memiliki daerah lebih tinggi dari daerah sekitarnya, tajuk yang rapat, batang pohon yang tinggi dan besar, terdapat semak atau semai yang tinggi dan rapat, adanya goa, dan rerumpunan bambu yang jauh dari aktivitas manusia. Karakteristik ketersediaan air di TNGHS yang digunakan macan tutul untuk mencari mangsanya adalah sumber air utama yang ada di tempat itu, memiliki tumbuhan bawah yang melimpah di sekitarnya, dan tidak terlalu jauh dari sarang/tempat beristirahat macan tutul jawa tersebut. Karakteristik satwa mangsa yang dibutuhkan oleh macan tutul jawa adalah satwa yang melimpah dan mudah dijumpai di sekitar wilayah jelajahnya. Jarak dari sungai dan gangguan merupakan faktor yang mempunyai korelasi yang kuat dan erat dengan keberadaan macan tutul, tetapi kedua faktor ini tidak cukup berpengaruh. Faktor utama yang mempengaruhi keberadaan macan tutul jawa adalah satwa mangsa, air, dan cover. Macan tutul jawa di TNGHS memiliki kepadatan relatif tertinggi 0,31 individu/km2 di hutan pegunungan bawah primer. Macan tutul jawa di Taman Nasional Gunung Halimun-Salak memiliki pola sebaran homogen mengikuti pergerakan satwa mangsanya.
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