Judul: Ethnobotany of Tengger Tribe Community: Case Studies at Ranu Pane Village Enclave area of Bromo Tengger Semeru National Park, Senduro district, Lumajang.
Abstrak: Etnobotani dapat mengungkap pengetahuan masyarakat tradisional atau lokal dalam pemanfaatan tumbuhan. Salah satu masyarakat yang memiliki pengetahuan dan terbiasa memanfaatkan tumbuhan adalah masyarakat Suku Tengger di Desa Ranu Pane wilayah enclave Taman Nasional Bromo Tengger Semeru (TNBTS). Namun tingginya kegiatan wisata di kawasan TNBTS, khususnya Resort Ranu Pane, dapat menggeser pengetahuan dan budaya asli masyarakat Suku Tengger Desa Ranu Pane. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi informasi dan data dasar bagi pihak TNBTS. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi pengetahuan tradisonal masyarakat Suku Tengger dalam pemanfaatan tumbuhan. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Maret-April 2011 di Desa Ranu Pane wilayah enclave TNBTS, dengan menggunakan metode wawancara/kuisioner. Responden dipilih/ditentukan dengan menggunakan teknik Snow Ball sampling dengan jumlah 30 orang responden. Pengetahuan tradisional Masyarakat Suku Tengger Desa Ranu Pane mengenai tumbuhan adalah dalam bentuk pemanfaatan spesies tumbuhan meliputi, cara pengambilan, cara pengolahan dan penggunaan, serta cara membudidayakannya, khususnya tumbuhan pangan. Masyarakat Suku Tengger Desa Ranu Pane memanfaatkan 77 spesies dari 38 famili untuk berbagai keperluan, diantaranya pangan, obat, hias, kayu bakar, upacara adat, pakan ternak, bahan bangunan. Spesies tumbuhan pangan lebih banyak dimanfaatkan dibanding dengan pemanfaatan tumbuhan untuk keperluan lain, karena tumbuhan pangan banyak dibudidayakan dan merupakan komoditas ekonomi bagi masyarakat.
Keyword: 

Judul: Dinamika Kearifan Tradisional Masyarakat Desa Ranu Pane dalam Pemanfaatan Sumberdaya Hayati di Taman Nasional Bromo Tengger semeru
Abstrak: Desa Ranu Pane merupakan wilayah enclave TNBTS yang terletak pada ketinggian 2200 mdpl. Desa Ranu Pane memiliki luas 300 ha yang terbagi ke dalam dua dukuh yaitu Mbedog Asu (Sidodadi) dan Besaran. Pada kawasan ini terdapat zona pemanfaatan tradisional yang dapat digunakan oleh masyarakat dalam memanfaatkan sumberdaya hutan TNBTS. Metode yang digunakan di dalam pengumpulan data adalah metode FGD (Foccus Group Discussion), wawancara dan kuesioner dalam bentuk close ended. Kearifan lokal mengenai pemanfaatan flora dan fauna sudah mulai tergeser. Pemanfaatan flora untuk saat ini masih dimanfaatkan walaupun tidak seintensif dulu seperti pemanfaatan tumbuhan obat, tumbuhan pangan dan bahan sajen. Pemanfaatan fauna sudah tidak lagi dimanfaatkan oleh masyarakat Suku Tengger. Pergeseran ini terjadi karena beberapa faktor yaitu larangan dari pihak taman nasional, sumberdaya alam yang tersedia dan tidak adanya kemauan dari generasi muda untuk memepelajari kearifan lokal.
Keyword: faktor perubah, kearifan tradisional, Suku Tengger

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