Judul: Direct Use Value of Karst Ecosystem of Cibodas Mountain Bogor, West Java.
Abstrak: Penelitian dilakukan untuk mengetahui potensi biofisik dan menduga nilai guna langsung ekosistem Karst Gunung Cibodas. Manfaat penelitian adalah sebagai bahan masukan dalam melakukan pengelolaan terhadap ekosistem karst. Pengambilan data dilakukan pada bulan Desember 2010 sampai dengan bulan Mei 2011 di Gunung Cibodas Bogor, Jawa Barat. Data diperoleh dengan melakukan wawancara, survey lapangan, dan studi literatur. Penilaian potensi Gunung Cibodas dilakukan dengan metode harga pasar, metode nilai substitusi tidak langsung, metode biaya perjalanan, metode kontingensi, dan metode biaya sisa turunan. Unsur biologi Gunung Cibodas yang diidentifikasi terdiri dari tumbuhan dan satwa. Jumlah spesies tumbuhan yang ditemukan di Gunung Cibodas adalah 254 jenis dari 84 famili (Soemarno et al. 2006). Satwa yang ditemukan terdiri dari 37 jenis burung dari 21 famili, 5 jenis mamalia dari 5 famili, dan 20 jenis herpetofauna dari 12 famili. Tumbuhan dimanfaatkan untuk kayu bakar, pakan ternak, dan sayuran sedangkan satwa dimanfaatkan untuk dijual. Jenis tumbuhan yang dimanfaatkan adalah Calliandra calothyrsus dan Cecropia umbellata untuk kayu bakar, Leucaena glauca untuk sayuran, dan berbagai macam jenis rumput untuk pakan ternak. Satwa yang dimanfaatkan adalah kelelawar (Cynopterus sp.) yang dijual di pasar. Unsur fisik yang teridentifikasi adalah goa, tebing, mata air, dan batu gamping. Goa ditemukan sebanyak 15 goa yang dimanfaatkan untuk kegiatan penelusuran goa, tempat pengambilan sarang walet dan kotoran kelelawar (guano), serta objek penelitian. Gunung Cibodas memiliki dua lokasi tebing yaitu di bagian barat dan timur. Tebing di bagian barat dimanfaatakan untuk kegiatan panjat tebing dan telah dibuat 12 jalur panjat tebing. Mata air ditemukan di sisi utara Gunung Cibodas dan mengalir menuju sungai Cisadane. Air dimanfaatkan untuk mandi, mencuci, dan kebutuhan rumah tangga. Gunung Cibodas merupakan ekosistem karst yang memiliki potensi batu gamping. Batu gamping dimanfaatkan masyarakat sebagai bahan pertambangan. Nilai guna langsung ekosistem karst Gunung Cibodas sebesar Rp 1.098.516.600 pertahun. Nilai tersebut terdiri dari nilai kayu bakar, pakan ternak, nilai kelelawar, nilai goa, nilai tebing, nilai air, dan nilai batu gamping. Nilai potensial yang terduga adalah Rp 630.995.400 per tahun, atau sekitar lima kali lipat dari nilai aktual yaitu Rp 122.916.600 yang dihitung tanpa nilai batu gamping. Nilai potensial ini belum termasuk nilai unsur biologi dan fisik lain yang belum dikuantifikasi nilainya. Pemanfaatan batu gamping mengakibatkan kerusakan pada ekosistem Karst Gunung Cibodas. Kerusakan yang terjadi saat ini antara lain menipisnya tebing panjat, kerusakan ekosistem goa, berkurangnya produksi sarang walet, serta terjadinya longsor di Gunung Cibodas. Pertambangan batu gamping memiliki pengaruh buruk terhadap satwa dan tumbuhan serta berpotensi untuk menghilangkan mata air Cipanas yang merupakan sumber air bersih bagi masyarakat setempat. Kegiatan ini sebaiknya dihindari atau diminimalisir untuk menjaga kelestarian Gunung Cibodas. Kegiatan pemanfaatan di Gunung Cibodas sebaiknya memperhitungkan aspek pelestarian (konservasi) yang mendukung keberlangsungan ekosistem tersebut. Pemanfaatan jasa lingkungan secara lestari merupakan salah satu pilihan yang mendukung ekosistem Karst Gunung Cibodas.
Keyword: 

Judul: Ekologi Vegetasi dan Etnobotani Kawasan Karst Gunung Cibodas, Ciampea, Bogor
Abstrak: Karst mengandung makna sebagai suatu bentang alam yang secara khusus berkembang pada batuan karbonat (batugamping), baik berkelompok maupun tunggal dibentuk dan dipengaruhi oleh proses pelarutan (karsitifikasi) yang derajatnya lebih tinggi dibanding kawasan batuan lainnya. Vegetasi yang hidup di kawasan karst sangat khas, baik dilihat dari segi bentuk dan komposisi jenisnya. Pepohonan yang hidup di kawasan karst biasanya kecil dan bertajuk jarang, perakaran dalam dan berkelok-kelok, serta menempel pada tebing-tebing. Hubungan timbal balik antara manusia dan lingkunganny adisebut etnobotani. Nilai keanekaragaman hayati bagi masyarakat dihitung berdasarkan nilai Index Cultural of Significance (ICS). Jenis yang dominan pada tingkat pohon adalah jenis Macaranga sp. (ki bolong), pada tingkat tiang adalah Prunus avium (ceri) dan Macaranga sp. (ki bolong). Pada tingkat pancang yang dominan adalah Piper aduncum (seuseurehan) dan Calliandra calothyrsus (kaliandra). Pada tingkat tumbuhan bawah yang dominan adalah Axonopus compresus (rumput teki) dan Imperata cylindrica (ilalang). Semakin tinggi nilai ICS menunjukkan semakin tinggi nilai pemanfaatannya dalam kehidupan masyarakat. Tumbuhan yang memiliki nilai ICS tertinggi yaitu kelapa dengan nilai sebesar 157.
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