Judul: Karakterisasi, kandungan bioaktif dan persepsi masyarakat terhadap pucuk kemang (Mangifera kemanga Blume.) sebagai sayuran indigenous
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakter agronomi, kimiawi dan persepsi masyarakat terhadap pucuk kemang. Penelitian dilakukan di enam kecamatan wilayah Bogor yaitu Kecamatan Rancabungur, Dramaga, Kemang, Leuwiliang, Ciampea dan Tenjolaya. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Januari sampai Agustus 2012. Sebanyak 10 tanaman diamati di setiap kecamatan. Identifikasi morfologi tanaman dilakukan berdasarkan descriptors for mango dari IPGRI. Persepsi masyarakat terhadap pucuk kemang diketahui dengan melakukan wawancara pada 180 orang. Wawancara diarahkan pada informasi kebiasaan makan, nilai ekonomi, dampak konsumsi dan pengetahuan masyarakat terhadap pucuk kemang. Analisis kandungan bioaktif menggunakan metode GC-MS (Gas Chromatography Mass Spectrometry), dst.
Keyword: Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB, Accession, Antioxidant, Neophytadiene, Phenol, Kemang leaves

Judul: Utilization and Conservation Efforts of Kemang (Mangifera kemanga) as Flora Identity Bogor Regency
Abstrak: Manusia tidak bisa lepas dari tumbuhan dalam memenuhi kebutuhan sehari-hari. Informasi mengenai pemanfaatan tumbuhan biasanya diperoleh secara turun temurun. Masalah yang muncul saat ini ialah kurangnya perhatian dan pendokumentasian terhadap beberapa spesies penting sebagai penciri wilayah. Salah satu spesies penciri wilayah yaitu kemang (Mangifera kemanga). Kemang ditetapkan sebagi flora identitas Kabupaten Bogor berdasarkan Surat Keputusan Bupati Bogor Nomor 522/185/Kpts/1996. Kemang masuk dalam kategori near threatened berdasarkan IUCN Redlist. Populasi kemang cenderung mengalami penurunan. Informasi mengenai faktor-faktor bioekologi, penyebaran dan konservasi kemang di Kabupaten Bogor masih sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan: (1) mengidentifikasi faktor-faktor bioekologi kemang; (2) mengidentifikasi pemanfaatan kemang oleh masyarakat Kabupaten Bogor; (3) menginventarisasi karakteristik permudaan dan penyebaran kemang; (4) merumuskan strategi konservasi kemang. Penelitian dilakukan pada bulan April-Juli 2021 di tiga kecamatan di Kabupaten Bogor. Pemilihan lokasi penelitian berdasarkan keterangan pedagang di Pasar Anyar dan UPT kecamatan pada Festival Bunga dan Buah Nusantara, serta berdasarkan namanya (toponimi). Sebanyak tiga desa dipilih dari masing-masing kecamatan, sehingga total ada sembilan desa, yaitu Kecamatan Leuwiliang (Desa Cibeber I, Desa Karehkel, Desa Karacak), Kecamatan Sukaraja (Desa Sukaraja, Desa Nagrak, Desa Cikeas), dan Kecamatan Kemang (Desa Kemang, Desa Pabuaran, Desa Pondok Udik). Wawancara mendalam dilakukan terhadap 30 orang yang merupakan pemilik individu kemang atau petani kebun yang di kebunnya terdapat individu kemang. Hasil wawancara dianalisis secara deskriptif. Pengukuran di lapangan dilakukan untuk memperoleh data habitat kemang, pH tanah, intensitas cahaya, karakteristik pertumbuhan, diameter dan penyebaran kemang. Hasil sintesis wawancara dan pengukuran di lapangan digunakan untuk merumuskan strategi konservasi kemang. Strategi konservasi kemang dirumuskan menggunakan metode SWOT. Masyarakat mengenali kemang berdasarkan ciri-ciri morfologinya, berupa bentuk batang, warna dan ukuran daun, warna bunga, serta bentuk buah dan aroma buah. Ada tiga kultivar kemang yang diketahui masyarakat berdasarkan ukuran dan warna buahnya, yaitu binglu, sabuk dan burik. Kemang biasanya berbuah setahun sekali pada akhir tahun (Agustus-Desember) sampai awal tahun (Januari-April). Kemang paling banyak ditemukan di kebun (74%), dengan tumbuhan buah lain seperti gandaria (Bouea macrophylla), rambutan (Nephelium lappaceum), manggis (Garcinia mangostana), melinjo (Gnetum gnemon), mangga (Mangifera indica), nangka (Arthocarpus heterophyllus) dan cengkeh (Syzygium aromaticum). Tempat tumbuh kemang memiliki intensitas cahaya antara 983-5267 lux, dengan pH tanah antara 6,7-7,1. Responden yang diwawancarai didominasi oleh laki-laki (76,67%). Responden paling banyak memperoleh kemang dengan cara warisan (40%). Kemang didapatkan bersamaan dengan kebun atau tanah yang diwariskan dari orang tua kepada anak-anaknya. Perbanyakan kemang dilakukan dengan biji. Biji tersebut biasanya berasal dari pohon induk di sekitarnya. Kemang sebagian besar dimanfaatkan sebagai bahan pangan dan bahan bangunan. Bagian kemang yang dimanfaatkan terdiri atas buah (43%), pucuk (39%), batang atau kayu (16%) dan kulit batang (2%). Buah dan pucuk kemang dikonsumsi langsung dalam bentuk segar. Batang atau kayu dimanfaatkan sebagai bahan bangunan, sedangkan kulit batang digunakan sebagai kayu bakar. Buah dan pucuk dijual menggunakan sistem borong. Satu pohon kemang dihargai Rp100.000,00 – Rp1.000.000,00 tergantung banyaknya buah kemang. Harga borongan pucuk kemang berkisar Rp50.000,00 – Rp100.000,00 per pohon, sedangkan kayu kemang dijual dalam bentuk gelondongan dan dihargai Rp500.000,00 – Rp1.000.000,00 per batang. Sebanyak 178 individu kemang ditemukan pada sembilan desa lokasi penelitian. Semai merupakan tingkat pertumbuhan yang paling banyak ditemukan (51,12%). Kemang menyebar secara sporadis
Keyword: Conservation strategies, Kemang, Utilization

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