Judul: Kajian Etnobotani terhadap Serat Centhini
Abstrak: Telah dilakukan penelitian yang mengkaji aspek etnobotani terhadap Serat Centhini, sebuah kana sastra klasik Jawa yang ditulis pada awal abad XIX. Penelitian ini bertujuan untuk (1) menggali aspek emik, yaitu mengeiiai sistem pengetahuan tradisional tentang pengelolaan dan pemanfaatan keanekaragaman sumber daya hayati dalam Seral Centhini, terutama meugenai pemainfaatan keanekaragaman jenis tumbuh-tumbuhan dalam berbagai aspek kehidupan masyarakat Jawa; (2) memperkenalkan aspek budaya, terutama yang berhubungan dengan sistim pengelolaan sumber daya alam hayati dan lingkungannya kepada masyarakat luas agar lebih mengmal khasanah budaya Indonesia dan budaya Jawa pada khususnya; (3) mengungkap berbagai pengetahuan tradisional tentang sistem pengelolaan sumber daya hayati yang mungkin memiliki keunggulan untuk dilestarikan, diterapkan, dan dikembangkan lebih lanjut.
Keyword: 

Judul: Integrasi Etnobiologi Masyarakat Kerinci Dalam Konservasi Sumberdaya Alam Hayati dan Ekosistemnya
Abstrak: Etnobiologi merupakan disiplin ilmu yang dianggap mampu menjelaskan pengetahuan lokal dan praktik konservasi tradisional beserta dinamikanya. Sifat dinamis pengetahuan lokal yang mampu beradaptasi dengan kondisi lingkungan membuat pengetahuan lokal berkembang dan mendapat tempat dalam kehidupan sosial masyarakat. Kedalaman penghayatan masyarakat tradisional terhadap prinsip-prinsip konservasi tercermin dari sistem budaya dan sosial mereka yang memiliki rasa hormat kepada alam. Prinsip ini juga tercermin dalam perangkat sistem pengetahuan dan daya adaptasi masyarakat dalam penggunaan teknologi yang sesuai dengan kondisi sumber daya alam dan ekosistem yang ada di sekitar masyarakat tinggal. Penelitian ini bertujuan untuk mengungkapkan etnobiologi masyarakat Kerinci untuk mendukung integrasi konservasi sumber daya alam hayati dan ekosistem di Kerinci Seblat. Penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat sehingga dapat menjadi suatu pengetahuan yang dapat diintegrasikan ke dalam pengelolaan kawasan konservasi Taman Nasional Kerinci Seblat. Penelitian dilakukan pada masyarakat Kerinci di Kabupaten Kerinci Provinsi Jambi yang tinggal di daerah penyangga kawasan Taman Nasional Kerinci Seblat yaitu masyarakat di Dusun Baru Lempur, Dusun Lama Tamiai, Dusun Ulu Jernih dan Dusun Keluru. Pendekatan penelitian dilakukan secara kualitatif dengan metode etnografi dan ekologi. Hasil penelitian menyatakan bahwa masyarakat Kerinci adalah kelompok masyarakat liyan yang memiliki sistem nilai dan sistem pengetahuan yang bersifat kecil, unik dan diwariskan secara turun temurun. Kecil dan unik artinya sistem nilai dan sistem pengetahuan yang dimiliki masyarakat bersifat khas dan spesifik berbeda dengan sistem nilai yang dianut oleh kelompok masyarakat lainnya. Hal ini sudah berlangsung sejak lama dan berproses hingga sampai kepada saat kini yang terungkap melalui sejarah asal usul suku, bahasa, sistem kekerabatan, agama/kepercayaan, kesenian/upacara tradisional, sistem kepemimpinan dan sistem sosial. Konsep-konsep pengetahuan masyarakat Kerinci terhadap sumber daya alam hayati dan ekosistemnya tertuang dalam etnobotani, etnoekologi dan etnozoologi yang mereka miliki. Pengetahuan masyarakat Kerinci terhadap sumber daya tumbuhan (etnobotani) terungkap melalui pengenalan dan kemampuan memanfaatkan sebanyak 234 spesies tumbuhan untuk berbagai kegunaan antara lain bahan obat (200 spesies) dan bahan pangan (70 spesies). Pengukuran Nilai Penting Budaya Tumbuhan (ICS) menunjukkan bahwa masyarakat Kerinci telah memanfaatkan sumber daya tumbuhan dengan baik. Pemanfaatan yang bersifat subsisten dan pemanfaatan yang beragam terhadap satu spesies dapat menekan lajunya kepunahan spesies tersebut. Rotan (Calamus caesius) adalah spesies tumbuhan berasal dari hutan dengan ICS tinggi yaitu 36, sedangkan padi (Oryza sativa) dan kayumanis (Cinnamomun burmanii) merupakan jenis tanaman budidaya dengan ICS paling tinggi yaitu 59 dan 57. Perhitungan valuasi ekonomi tumbuhan adalah sebesar Rp 302 086 800,-. Hal ini menunjukkan bahwa keanekaragaman spesies v tumbuhan menjadi penting perannya, sehingga pilihan pengembangannya haruslah untuk jangka panjang, bukan jangka pendek (short terms benefits). Tingkat pengetahuan etnobotani masyarakat Kerinci saat ini berada pada level sedang (Mg=0,625) dengan tingkat retensi atau kemampuan menyimpan pengetahuan tertinggi berada pada kelas umur empat yaitu 55 hingga 69 tahun (RG=1,015) dan terjadi perubahan tahunan rata-rata yang cendrung menurun. Pengetahuan masyarakat Kerinci terhadap lingkungan (etnoekologi) terungkap melalui pandangan mereka terhadap lingkungan. Masyarakat Kerinci memiliki pandangan bahwa alam dan lingkungannya merupakan hasil perjalanan sejarah kehidupan yang sangat panjang hingga melahirkan kepercayaan, kebudayaan dan tradisi yang sangat dipengaruhi oleh kondisi alam dan lingkungan mereka. Pandangan ini melahirkan pengetahuan yang bernilai positif dalam penataan satuan lingkungan berdasarkan kondisi geomorfologi yang meliputi jenis
Keyword: etnobiologi, etnobotani, etnoekologi, etnozoologi, integrasi, masyarakat Kerinci

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