Judul: Interaksi masyarakat dengan tumbuhan obat di Taman Nasional Gunung Gede Pangrango, Jawa Barat
Abstrak: TN G. Gede Pangrango merupakan kawasan konservasi yang berbatasan dengan pemukiman penduduk. Hal ini menimbulkan adanya interaksi antara penduduk dengan sumberdaya yang terdapat di kawasan taman nasional tersebut, diantaranya adalah tumbuhan obat. Taman nasional tersebut diketahui terdapat 128 jenis tumbuhan obat yang masuk ke dalam 62 famili dengan jumlah jenis terbanyak pada Famili Lauraceae, 11 diantaranya merupakan jenis tumbuhan obat langka Indonesia (Floribunda, 1992). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui: (1) potensi plasma nutfah tumbuhan obat di TN G. Gede Pangrango, (2) jenis-jenis tumbuhan obat yang sudah dimanfaatkan oleh masyarakat, (3) bentuk-bentuk pemanfaatan tumbuhan obat oleh masyarakat, (4) faktor-faktor pendorong dan penghambat dalam pengembangan pemanfaatan tumbuhan obat oleh masyarakat, (5) cara-cara pemanfaatan tumbuhan obat dan (6) kemungkinan pengembangan pelestarian pemanfaatan tumbuhan obat tradisional di TN G. Gede Pangrango dan sekitarnya.
Keyword: 

Judul: Nilai Ekonomi Keanekaragaman Flora Di Taman Nasional Gunung Gede Pangrango Sebagai Bahan Pembuat Obat
Abstrak: Pengelolaan Taman Nasional Wilayah (PTNW) I, Taman Nasional Gunung Gede Pangrango (TNGGP) berada di salah satu kawasan di Kabupaten Cianjur Provinsi Jawa Barat. TNGGP ini merupakan daerah konservasi yang dikelola oleh Direktorat Jenderal Perlindungan Hutan dan Konservasi Alam, Kementrian Kehutanan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi jumlah keanekaragaman flora di PTNW I TNGGP yang berpotensi sebagai bahan obat, mengetahui keanekaragaman flora yang belum dikomersialkan, mengestimasi nilai ekonomi keanekaragaman flora yang sudah dimanfaatkan sebagai bahan obat, mengestimasi nilai Willingness to Pay (WTP) masyarakat. Berdasarkan hasil penelitian terdapat 202 jenis flora yang berpotensi sebagai bahan obat. Sejalan dengan perkembangan ilmu pengetahuan, kini telah banyak tumbuhan obat yang diproduksi menjadi produk obat instan sehingga dapat dikomersialkan. Metode harga pasar dan harga barang pengganti digunakan untuk mendapatkan harga tumbuhan obat yang telah dikomersialkan ditingkat pasar. Berdasarkan hasil dari olahan data tumbuhan obat di kawasan TNGGP sebesar 57,43% telah dikomersialkan, sedangkan 42,57% belum dikomersialkan. Tumbuhan obat yang belum dikomersialkan biasanya hanya dimanfaatkan secara pribadi oleh masyarakat sekitar ketika ada salah satu anggota keluarga yang menderita sakit. Rata-rata nilai Willingness to Pay (WTP) masyarakat dari hasil pengolahan data dengan menggunakan Contingent Valuation Method (CVM) adalah sebesar Rp14.833,33 per orang per bulan.
Keyword: nilai ekonomi, Taman Nasional Gunung Gede Pangrango, tumbuhan potensi obat

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