Judul: Penyebaran dan Karakteristik Tempat Tumbuh Pohon Tembesu (Fragraea fragrans Roxb.) (Studi Kasus di Kawasan Taman Nasional Danau Sentarum Kapuas Hulu Kalimantan Barat).
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji penyebaran tempat tumbuh alami Tembesu (Fragraea fragrans Roxb) yang sesuai karakteristik habitatnya. Indikator karakteristik tempat tumbuh tembesu akan terlihat pada penyebaran tembesu di habitat alaminya. Sehingga diharapkan informasi yang penting ini dapat berguna sebagai dasar dalam tindakan pengelolan tembesu untuk pengembangannya di luar kawasan TNDS agar tembesu tumbuh optimal. Penelitian dilaksanakan di tiga lokasi penelitian yaitu di Sungai Bekuan, Danau Bekuan dan Danau Sumbu, pada kawasan Taman Nasional Danau Sentarum (TNDS) Kabupaten Kapuas Hulu Kalimantan Barat. Penelitian dilakukan yaitu mulai tanggal 22 april – 9 mei 2007 (efektif di lapangan).
Keyword: 

Judul: Status dan konservasi biodiversitas di kebun tembawang Desa Sungai Mawang, Kabupaten Kapuas Hulu, Kalimantan Barat
Abstrak: Perencanaan pembangunan nasional Indonesia selama ini menggunakan pendekatan top-down yang terbukti telah gagal dalam memelihara tujuannya. Tembawang merupakan salah satu contoh bentuk jalan keluar dari pendekatan bottom-up (pendekatan yang dipercaya lebih efektif untuk jangka waktu yang lama) yang bertujuan untuk mewujudkan hakikat pembangunan nasional, yakni keberlanjutan peningkatan kesejahteraan serta kemakmuran rakyat Indonesia secara merata. Tembawang, yang merupakan salah satu bentuk pengelolaan lahan oleh Suku Dayak Iban di Desa Sungai Mawang, memiliki sejarah dan peran dalam upaya konservasi serta peningkatan kesejahteraan masyarakat setempat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggali dan mendiskripsikan sejarah kebun tembawang Desa Sungai Mawang. Selain itu juga untuk menganalisis keanekaragaman hayati, peranan tembawang dalam konservasi dan merumuskan strategi konservasi berkelanjutan kebun tembawang Desa Sungai Mawang. Metode yang digunakan adalah wawancara terhadap informan kunci untuk mendapatkan penelusuran sejarah tembawang, analisis vegetasi, analisis SWOT dan pengamatan langsung. Penelitian telah dilaksanakan di Desa Sungai Mawang, Kecamatan Puring Kencana, Kabupaten Kapuas Hulu, Kalimantan Barat mulai tanggal 1 April 2015 hingga 31 Mei 2015. Sejarah tembawang di Desa Sungai Mawang berkaitan dengan sejarah migrasi komunitas Dayak Iban itu sendiri. Indeks keanekaragaman jenis tumbuhan pada semua lokasi tembawang berkisar antara sangat rendah – sedang (0,35 ≤ H’≤ 2,63) untuk tingkat semai; rendah – sedang (1,38 ≤ H’≤ 2,52) untuk tingkat pancang; rendah – sedang (1,30 ≤ H’≤ 2,71) untuk tingkat pancang dan rendah – sedang (1,60 ≤ H’≤ 2,84) untuk tingkat pohon. Untuk satwa burung pada semua lokasi tembawang, indeks keanekaragaman jenis berkisar antara sedang – tinggi (2,58 ≤ H’≤ 3,74) sedangkan pada satwa herpetofauna nilai indeks keanekaragaman jenis berkisar antara rendah – sedang (1,05 ≤ H’≤ 2,26). Strategi pengelolaan berkelanjutan tembawang yang digunakan adalah strategi ST yaitu menggunakan kekuatan untuk memanfaatkan peluang jangka panjang. Dari perumusan matriks faktor-faktor nilai SWOT tersebut menghasilkan rumusan kebijakan-kebijakan yakni: (1) pembuatan papan larangan berisikan aturan adat beserta sanksinya (pengrusakan area tembawang) dan diletakkan di sekitar area tembawang; (2) mengenalkan sejak dini kepada generasi muda akan jenis-jenis flora-fauna beserta manfaatnya; (3) memberikan penyuluhan kepada masyarakat setempat akan jenis-jenis flora-fauna yang termasuk kategori dilindungi agar ke depannya tidak dilakukan perburuan terhadapnya dan (4) memperkuat peran lembaga adat khususnya yang berkaitan dengan perlindungan tembawang.
Keyword: keanekaragaman, keberlanjutan, konservasi, Dayak Iban, tembawang

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