Judul: Pemanfaatan Habitat oleh Burung Air di Taman Wisata Alam Angke Kapuk Jakarta
Abstrak: Taman Wisata Alam Angke Kapuk adalah salah satu kawasan lahan basah di Jakarta yang menjadi habitat burung air. Penelitian ini bertujuan mendeskripsikan habitat, mengidentifikasi jenis, dan menjelaskan pemanfaatan habitat serta faktor yang mempengaruhi pemanfaatan habitat oleh burung air di Taman Wisata Alam Angke Kapuk. Pengambilan data dilakukan dengan transek dan metode scan sampling. Pengamatan dilakukan pagi, siang, dan sore hari dengan 3 kali pengulangan masing-masing habitat. Habitat dibagi menjadi hutan mangrove, danau, muara sungai, dan rawa. Jumlah spesies yang ditemukan di habitat hutan mangrove 10 spesies, danau 13 spesies, muara sungai 14 spesies, dan rawa 7 spesies. Habitat danau dimanfaatkan untuk makan (48%). Habitat hutan mangrove dimanfaatkan untuk beristirahat (30%) dan waspada (16%). Habitat muara sungai dimanfaatkan untuk merawat tubuh (22%) dan berpindah (18%). Habitat rawa dimanfaatkan untuk istirahat (36%) dan menyerang (8%). Faktor yang mempengaruhi pemanfaatan habitat oleh burung air yaitu perburuan liar, aktivitas rekreasi, aktivitas nelayan, pengalihfungsian lahan, dan pencurian ikan.
Keyword: community common, threat to waterbirds, water bird activity

Judul: Kajian karakteristik kawasan hutan Angke-Kapuk untuk pembinaan habitat burung air sebagai penunjang kegiaatan wisata di DKI Jakarta
Abstrak: Perkembangan suatu kota dan meningkatnya berbagai aktivitas manusia, menyebabkan kondisi lingkungan di dalam maupun di luar kawasan konservasi telah mengalami banyak perubahan. Salah satu kawasan konservasi yang semakin menyempit adalah Kawasan Hutan Angke-Kapuk, termasuk didalamnya Cagar Alam Muara Angke, Hutan Wisata Muara Kamal dan Hutan Lindung. Kawasan ini telah mengalami perubahan dengan adanya pembangunan pemukiman Pantai Indah Kapuk yang mereklamasikan tanah rawa menjadi kawasan pemukiman. Dari beberapa penelitian terdahulu, diketahui bahwa Kawasan Hutan Angke- Kapuk yang terletak di wilayah perkotaan (Jakarta) merupakan habitat bagi burung- burung air. (Avenzora, 1988 dan Nainggolan, 1994). Dalam kaitannya dengan pembinaan habitat dan Bird watching, wilayah perkotaan sesungguhnya dapat dibina untuk melestarikan burung. Untuk menunjang upaya pelestarian burung serta meningkatkan rasa memiliki terhadap burung, khususnya burung-burung air, diadakan suatu penelitian di Kawasan Hutan Angke-Kapuk, yang meliputi Cagar Alam Muara Angke, Perumahan Pantai Indah Kapuk dan Hutan Wisata Kamal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui aspek ekologis kehidupan burung air (keanekaragaman, kelimpahan, komposisi, penyebaran, penggunaan habitat), kondisi komponen habitat burung air (komposisi dan struktur vegetasi, ketersediaan pakan, tempat bersarang dan tempat beristirahat) dan kondisi kawasan sebagai habitat burung air. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan bahan pertimbangan bagi pemerintah DKI dan Sub BKSDA DKI Jakarta sebagai perencana kawasan dalam menentukan langkah kebijaksanaan dalam pengelolaannya, dalam hal ini kaitannya sebagai tempat kegiatan wisata.
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