Judul: Potensi Tumbuhan Aromatik di Desa Taman Jaya Kawasan Taman Nasional Ujung Kulon
Abstrak: Desa Taman Jaya merupakan desa yang berbatasan langsung dengan kawasan pelestarian. Banyak masyarakat yang memanfaatkan tumbuhan berguna dan langka termasuk tumbuhan aromatik. Tumbuhan aromatik merupakan tumbuhan yang menghasilkan minyak atsiri. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi potensi spesies, pengetahuan tumbuhan aromatik dan pemanfaatan oleh masyarakat Desa Taman Jaya sekitar kawasan TNUK. Metode yang digunakan adalah wawancara dengan teknik snowball pada masyarakat Desa Taman Jaya. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Maret-April 2018. Tumbuhan aromatik yang teridentifikasi di lokasi penelitian berjumlah 62 spesies dari 25 famili. Masyarakat Desa Taman Jaya kawasan TN Ujung Kulon telah memanfaatkan tumbuhan aromatik sebanyak 62 spesies. Kelompok masyarakat yang paling banyak memanfaatkan tumbuhan aromatik adalah Ibu rumah tangga dengan kategori dewasa dan lulusan pendidikan SD.
Keyword: aromatik, manfaat, spesies, tumbuhan

Judul: Bioprospeksi Tumbuhan Aromatik di Resort Kembang Kuning, Taman Nasional Gunung Rinjani, Nusa Tenggara Barat
Abstrak: Taman Nasional Gunung Rinjani (TNGR) merupakan kawasan pelestarian alam yang terletak di Nusa Tenggara Barat. Resort Kembang Kuning merupakan salah satu resort TNGR di bawah Seksi Pengelolaan Wilayah (SPW) II Lombok Timur yang memiliki potensi keanekaragaman hayati yang tinggi salah satunya adalah tumbuhan aromatik. Tumbuhan aromatik merupakan tumbuhan yang menghasilkan minyak atsiri. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi keanekaragaman spesies dan potensi manfaat (bioprospeksi) tumbuhan aromatik. Metode yang digunakan adalah analisis vegetasi, uji fitokimia untuk mengetahui kandungan terpenoid, dan wawancara dengan masyarakat sekitar kawasan. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Maret-April 2017 dengan 8 jalur pengamatan berdasarkan tutupan lahan, elevasi, dan tipe tanah. Hasil analisis vegetasi ditemukan 47 spesies dari 28 famili tumbuhan aromatik yang dirincikan terdapat 6 spesies tumbuhan aromatik yang umum telah diketahui dan 41 tumbuhan aromatik potensial. Tumbuhan aromatik yang umum telah diketahui yaitu tumbuhan yang dimanfaatkan oleh masyarakat, memiliki nilai ekonomi, dan telah banyak penelitian terkait spesies tersebut, sedangkan tumbuhan aromatik potensial merupakan tumbuhan yang telah dilakukan uji fitokimia dan positif terdapat terpenoid akan tetapi belum memilki nilai pasar dan tidak banyak diketahui oleh masyarakat. Hasil wawancara menunjukan masyarakat memanfaatkan tumbuhan aromatik sebanyak 32 spesies. Tumbuhan aromatik dimanfaatkan sebagai obat baik penyakit luar dan penyakit dalam, ritual keagamaan dan kepercayaan, pestisida, bumbu masak, dan pewangi.
Keyword: Aromatik, Bioprospeksi, Keanekaragaman, Spesies, Tumbuhan

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