Judul: Persepsi dan sikap pengunjung Kebun Raya Bogor terhadap koleksi tumbuhan obat
Abstrak: Kebun Raya Bogor (KRB) merupakan kawasan konservasi ex situ yang dibangun dengan konsep tata ruang yang indah dan memiliki fungsi sebagai pusat konservasi tumbuhan, sarana penelitian, pendidikan lingkungan, dan tempat wisata alam. Potensi sumberdaya alam yang masih belum banyak diketahui oleh pengunjung KRB, yaitu koleksi tumbuhan obat. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi (1) persepsi pengunjung terhadap koleksi tumbuhan obat di KRB, (2) sikap pengunjung terhadap koleksi tumbuhan obat di KRB. Penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat sebagai masukkan bagi pihak pengelola KRB dalam pengembangan koleksi tumbuhan yang berkhasiat obat serta mendorong sikap positif masyarakat dalam pelestarian tumbuhan obat di KRB.
Keyword: 

Judul: Studi perserpsi pemanfaatan taman : studi kasus Kebun Raya Bogor
Abstrak: Kebun Raya Bogor (KRB) merupakan salah satu tempat dengan penataan lanskap dalam bentuk taman yang menawarkan keindahan pemandangan, kesegaran udara, kekayaan flora yang berfungsi sebagai laboratorium terbuka bagi penelitian dan pendidikan, serta sebagai tempat istirahat dan rekreasi yang sehat. Untuk memaksimalkan fungsi, peningkatan dan pengembangan kawasan KRB, pihak pengelola diharapkan dapat melihat keinginan dan pendapat pengunjung yang mempunyai beraneka ragam latar belakang sosial. Salah satu faktor penting yang perlu diperhatikan untuk mengetahui bagaimana suatu taman dapat dan telah dimanfaatkan oleh masyarakat adalah dengan mengetahui persepsi mereka terhadap taman dan fungsi yang dikembangkan di dalamnya. Tujuan studi ini adalah untuk mengetahui keterkaitan antara latar belakang pengunjung dengan tujuan, aktivitas utama, dan hari kunjungan pengunjung KRB serta respon pengunjung terhadap KRB (manfaat yang diperoleh dan kesan). Selain itu ingin diketahui juga persepsi pengunjung mengenai kondisi fisik KRB, pemanfaatan bagian- bagian KRB serta perilaku negatif yang dilakukan pengunjung. Studi ini dilakukan dengan metode survai. Data yang dikumpulkan meliputi data primer dan data sekunder. Data primer dikumpulkan melalui pemberian kuesioner kepada responden, pengamatan langsung dan wawancara. Kuesioner dibagikan kepada responden secara acak sederhana (random sampling) dengan intensitas sampling sebesar 0,2% sehingga diperoleh sampel sebanyak 200 orang. Data yang dikumpulkan melalui pemberian kuesioner kepada responden meliputi latar belakang responden (jenis kelamin, umur, pendidikan, pekerjaan, pendapatan, status perkawinan, waktu luang dan asal daerah), tujuan dan aktivitas responden, respon pengunjung, penilaian terhadap kondisi fisik KRB, pemanfaatan bagian-bagian kawasan KRB dan saran-saran pengunjung. Data sekunder meliputi data fisik (lokasi, sarana wisata KRB, jenis tanaman dan elemen- clemen taman yang tersedia) dan data sosial (sejarah KRB dan jumlah pengunjung. struktur organisasi dan sistem pengelolannya).
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