Judul: Tinjauan keberadaan sepuluh spesies tumbuhan obat di dalam kawasan Taman Nasional Meru Betiri dengan menggunakan Sistem Informasi Geografi (SIG)
Abstrak: Tumbuhan obat mempunyai potensi besar di Taman Nasional Meru Betiri. Dari hasil analisis vegetasi dan uji fitokimia di Taman Nasional Meru Betiri, ditemukan 141 jenis tumbuhan yang berpotensi tinggi sebagai tumbuhan obat. Hal ini menunjukkan bahwa konsentrasi penyebaran tumbuhan berpotensi obat berada di kawasan Taman Nasional Meru Betiri. Pengelolaan Taman Nasional Meru Betiri terhadap potensi besar keberadaan tumbuhan obat, belum dilakukan secara baik. Hal ini dikarenakan belum adanya kegiatan penelitian flora yang dilakukan secara berkelanjutan seperti yang disebutkan dalam RKL Taman Nasional Meru Betiri (Tahun 1995/1996 - Tahun 1999/2000). Kegiatan penelitian flora yang dimaksudkan, didasari oleh belum didapatkannya data detail tentang jenis-jenis flora tertentu di kawasan Taman Nasional Meru Betiri. Untuk itu diperlukan informasi data yang lengkap, agar pengelolaan Taman Nasional dapat sesuai dengan tujuan dan sasaran pengelolaan yang hendak dicapai. Informasi lengkap mengenai keberadaan flora termasuk tumbuhan obat di dalam kawasan hutan Taman Nasional Meru Betiri, memerlukan adanya peta penyebaran tumbuhan obat. Untuk mendapatkan peta penyebaran tumbuhan obat tersebut, diperlukan adanya pemetaan vegetasi. Sistem Informasi Geografi (SIG) disiapkan sebagai konsep untuk sistem informasi keanekargaman hayati yang dapat memberikan database penyebaran jenis flora secara akurat. Dengan menggunakan SIG, hubungan antara data spasial (peta) dan data atribut (text, kualitatif data) dapat digabungkan, sehingga keadaan habitat/ ekosistem dan distribusi spesies tumbuhan obat dapat digambarkan dengan jelas....
Keyword: 

Judul: Studi Penyebaran Spasial Empat Puluh Dua Jenis Tumbuhan Obat di Plot Permanen Taman Nasional Meru Betiri dengan Menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG)
Abstrak: Taman Nasionul Meru Betiri adalah salah satu taman nasional yang memiliki potcnsi tumbuhan obat yang cUkup tinggi. Menumt Wibowo (1990), berdasarkan lctaknya secara umum . Taman Nasion"l Meru Betiri (TNMB) memiliki 2 polensi, yailu eli dalam dan eli luar kawasan. Potensi eli dalam kawasan berupa hutan hujan lropika dataran rendah dengan berbagai tipe vcgctnsi scpcrti vcgctasi pantai, hutan JX;Iyau, dan hllian hujan dataran rcnmh. Kondisj ini mcmwlgkinkan limbulnya banyak vegetasi sumber plasma nutfah. Berdasarkan inventarisasi yang lclah dilakukan, tef(h1pat 372 jenis tumbuhan obal dcngan sekitar 65 % berpotensi eligwlakan scbagai lumbuhan obat. Spesies yang dipungut seeara besar-besaran alllam lain kemukus, kedamll1g, jollo keling, dan pakem. Jenis yang sudah lermasuk jenis langb anlam lain adalah patmosari, gaham, dan kayu angin. Palcnsi di lllar kawasan adalah tumbllhan abat yang ditanam masyarakat sekitar, an tara lain adalah jahe, lengkuas, kencur, kunyit, sirih. dan jenis-jerus yang umumnya tidak tcrdarat di dalam kawasan, kecuali cabe jawa yang juga ada di dalam bwasan. Sayangnya sebagian besar tumbuhan yang dimanfaatkan tersebul diambil langsung dari habitat alaminya di hutan tanpa ada usaha budidaya (Zuhud dan Harya11lo, I YY I). Arabila hal illl lems berlangsung eliklulwatirkan akan menyebabkan erosi genetik, bahbn kepwlahan genelik (Bcrnawic et al., 1995). Oleh karcna itu dipcrlukan suutu upaya pclcstarian sumbcrdaY:l lUdL Pcngciaia kawasan dalam Il1cngcioia kawas:lnllya Illclllcriukan ~ll;lIl1 acuan mcngcnai kondisi kmvasan yang dikcloianya, yang sal<lh salunY;1 :H.blah pcta ka"';ISi.IIJ S;IJah satu l:ar.J un/uk mClllctakan aOOlah menggunakan Sistcm Infarmnsi Gcogralis (SIG). Dcngan digunakannya SIG, data dan infaflnasi yang bcrsif:'ll dcskriptif maupun angka akall lcrtata sccUrJ akumt dan ccpat unluk keperluan anal isis sehingga hasil yang dipcrolch dapallebih baik daripada sebelulllnya. Pcnclitian ini mcrupakan ianjutan pcnciitian scbclumnya yang bcrtujuan mcngctahui penyebaran spasial 42 jenis tumbuhan obat di TNlVIB dan hubungannya dengan faklor kelas ketinggian dan kelerengan. Hasil flkhir penelilian ini dapat menalllbah infonnasi penelitian sebelumnya tentang penyebaran tumbuhan obat di TNMB.
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