Judul: Kajian Etnobotani Pewarna Alami pada Batik Cianjur di Kecamatan Sukaluyu, Kabupaten Cianjur, Jawa Barat
Abstrak: Keberadaan pewarna alami batik dinilai penting karena ramah lingkungan. Kajian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakter pengrajin batik, mengkaji jenis-jenis tumbuhan yang digunakan sebagai pewarna alami pada batik, mengidentifikasi asal bahan baku dan pengolahannya sebagai pewarna, serta pemasaran produk batik di Kecamatan Sukaluyu. Penelitian ini menggunakan teknik Snowball sampling dan pengumpulan data menggunakan metode studi literatur, observasi lapang, dan wawancara. Hasil yang diperoleh menunjukkan pengrajin batik didominasi oleh perempuan dengan usia produktif. Tingkat pendidikan pengrajin batik didominasi oleh lulusan SMA. Terdapat 31 jenis dari 21 famili tumbuhan yang digunakan untuk pewarna alami. Daun adalah bagian yang paling banyak digunakan untuk pewarna alami. Cara untuk menghasilkan pewarna dari bahan alami yaitu direbus. Tumbuhan pewarna yang termasuk langka teridentifikasi 6 jenis, yaitu 1 jenis Appendix II CITES, 1 jenis Vulnerable IUCN, 3 jenis Least Concern IUCN, 1 jenis Endangered IUCN, dan 1 jenis Data Deficient IUCN. Produk batik ini dipasarkan di dalam dan di luar Kabupaten Cianjur.
Keyword: batik, kecamatan sukaluyu, pewarna alami, tumbuhan

Judul: Etnobotani Pewarna Alami pada Batik di Surakarta dan Yogyakarta
Abstrak: Kampung Laweyan dan Desa Tancep merupakan sentra batik yang sudah dikenal secara luas. Tumbuhan pewarna alami pada batik masih digunakan masyarakat tetapi kesadaran akan pentingnya penggunaan pewarna alami di kalangan pembatik semakin hari semakin menurun. Teknik pewarnaan sintetis atau kimia menggeser teknik pewarnaan alami. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui jenis-jenis tumbuhan yang digunakan sebagai pewarna alami pada batik dan melestarikan metode pewarnaan alami pada batik yang semakin menurun peminatnya. Metode yang digunakan adalah metode snowball dengan total 32 responden. Total jenis tumbuhan pewarna alami yang dimanfaatkan oleh masyarakat di Kampung Laweyan sebanyak 19 jenis dari 16 famili dan di Desa Tancep sebanyak 37 jenis dari 27 famili. Tumbuhan pewarna alami berdasarkan bagian yang digunakan dikelompokkan menjadi daun, batang, kulit batang, buah, kulit buah, biji, bunga, akar, rimpang dan kulit umbi, sedangkan berdasarkan habitusnya dikelompokkan menjadi perdu, semak, herba dan pohon. Warna yang dihasilkan dikelompokkan menjadi sepuluh macam arah warna yaitu kuning, biru, merah, hijau, cokelat, merah muda, abu-abu, ungu, jingga atau oranye dan hitam. Cara pengolahan yang sering digunakan yaitu direbus. Tumbuhan pewarna alami lebih banyak dibudidayakan oleh masyarakat.
Keyword: batik, ethnobotany, natural dye plants, respondents.

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