Judul: Studi habitat harimau Sumatera, Panthera tigris sumatrae Pocock, 1929 di Taman Nasional Way Kambas
Abstrak: Harimau sumatera (Panthera tigris sumatrae Pocock, 1929) merupakan salah satu dari tiga subspesies harimau yang ada di Indonesia. Harimau sumatera termasuk kedalam kategori yang dilindungi berdasarkan Peraturan Pemerintah No 7 Tahun 1999 dan termasuk dalam kategori Apendix I dalam CITES (Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Flora and Fauna). Salah satu penyebab penurunan populasi harimau sumatera adalah berkurangnya kualitas dan kuantitas habitat. Taman Nasional Way Kambas merupakan salah satu kawasan penting bagi pelestarian harimau sumatera. Keberadaan populasi harimau sumatera tersebut sangat tergantung pada kondisi habitatnya. Untuk itu diperlukan data dan informasi yang memadai mengenai habitat dan fungsinya sebagai dasar bagi upaya pelestarian harimau sumatera. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi fungsi habitat harimau dan karakteristiknya di Taman Nasional Way Kambas meliputi : (1) Pakan (satwa mangsa) yaitu potensi jenis mangsa (jumlah dan kelimpahan); (2) Cover (struktur vegetasi, penutupan tajuk dan tingkat kerapatan cover); dan (3) Air (bentuk sumber air, kedalaman, lebar, debit dan pH air) Penelitian dilakukan di Seksi Konservasi Wilayah I Way Kanan dan Seksi Konservasi Wilayah III Kuala Penet, Taman Nasional Way Kambas. Penelitian untuk mendapatkan data di lapangan dilakukan pada bulan September dan November 2005. Untuk mengetahui struktur vegetasi dan komposisi jenis dilakukan dengan cara analisis vegetasi. Metode yang digunakan adalah metode garis berpetak. Analisis cover dilakukan dengan membuat diagram profil dan proyeksinya untuk menentukan nilai kerapatan penutupan vegetasi. Selain itu juga dilakukan pengamatan terhadap cover yang digunakan harimau sumatera pada lokasi penelitian. Untuk mengetahui ketersediaan satwa mangsa dilakukan dengan metode transek garis (line transect). Analisis feses harimau dilakukan secara makroskopis, sedangkan ketersediaan air diketahui dengan menginventarisasi sumber air yang digunakan oleh harimau sumatera sebagai tempat minum atau mandi serta karakteristiknya.
Keyword: 

Judul: Studi Sebaran Spasial Aktivitas Harimau Sumatera (Panthera tigris sumatrae, Pocock 1929) di SPTN V Lubuk Linggau, Sumatera Selatan, Taman Nasional Kerinci Seblat.
Abstrak: Harimau sumatera merupakan satu dari tiga subspesies harimau yang masih hidup di Indonesia saat ini. Harimau sumatera merupakan satwa yang dilindungi karena populasinya terus berkurang. Jumlah populasi harimau sumatera di alam diperkirakan 400-500 ekor (Siswomartono et al.,1994). Harimau sumatera merupakan satwa karnivora yang menggantungkan hidupnya pada keberadaan satwa mangsa. Oleh karena itu, keberadaan satwa mangsa sangat penting sebagai syarat lestarinya harimau sumatera. Penelitian ini dilaksanakan pada tanggal 29 Juni sampai 9 Desember 2008 di SPTN V Lubuk Linggau, Sumatera Selatan, Taman Nasional Kerinci Seblat. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bentuk sebaran spasial aktivitas harimau sumatera, membuktikan adanya hubungan antara tipe aktivitas harimau sumatera dengan karakteristik habitat, dan memetakan sebaran spasial aktivitas harimau sumatera pada tiap tipe hutan. Pengambilan data dilakukan dengan transek jalur dengan pengambilan data berupa perjumpaan tidak langsung yaitu berupa data jejak kaki, cakaran di tanah (scrape), cakaran di pohon (scratch), kotoran dan cover. Pengamatan dilakukan di empat tipe hutan, yaitu hutan dataran rendah (0-300 mdpl), hutan perbukitan (300-800 mdpl), hutan subpegunungan (800-1400 mdpl) dan hutan pegunungan (>1400 mdpl) (Laumonier, 1994). Terdapat 28 data perjumpaan secara tidak langsung yang berupa lima aktivitas. Data tersebut menunjukkan beberapa aktivitas yang dilakukan oleh harimau sumatera yaitu, berjalan, mencakar di tanah, mencakar di pohon, membuang kotoran dan berlindung. Dari hasil analisis data didapatkan hasil bahwa nilai x² hitung (7,227) memiliki nilai lebih besar dari pada x² tabel (5,99). Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa sebaran spasial aktivitas harimau sumatera menyebar secara mengelompok. Untuk mengetahui hubungan antara tipe aktivitas harimau sumatera dengan karakteristik habitat dilakukan uji chi kuadrat. Dari uji tersebut didapatkan hasil yaitu x² hitung (21,16) lebih besar dari x² tabel (15, 507). Dari hasil perhitungan dapat disimpulkan bahwa tipe aktivitas harimau sumatera terbukti memiliki hubungan dengan karakteristik habitat yang ada di lokasi penelitian. Hal ini terkait dengan komponen habitat yang tersedia seperti, satwa mangsa, ketersedian air, dan cover berupa struktur vegetasi maupun formasi hutan dan potensial gangguan seperti, perambahan, perburuan, dan pengambilan sumber daya alam.
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