Judul: Interaksi masyarakat dengaan tumbuhan obat di kawasan Taman Nasional Meru Betiri
Abstrak: Taman Nasional Meru Betiri yang terletak di Kabupaten Jember dan Banyuwangi dengan luas 58.000 ha merupakan salah satu kawasan hutan yang mempunyai keanekaragaman jenis flora dan fauna yang dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan kesejahteraan manusia, terutama masyarakat sekitar. Adanya pemanfaatan sumberdaya alam ini menunjukan adanya interaksi antara masyarakat dengan sumberdaya alam tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui potensi tumbuhan obat, kondisi sosial ekonomi masyarakat, tingkat pengetahuan masyarakat terhadap tumbuhan obat dan pemanfaatannya, dampak pemanfaatan tumbuhan obat, usaha pengembangan tumbuhan obat dan faktor-faktor yang menghambat serta mendukungnya. Untuk itu dilakukan pengumpulan data melalui wawancara terhadap masyarakat desa sekitar TN Meru Betiri dan pencatatan data sekunder di kantor instansi yang bersangkutan serta pengamatan langsung di lapangan. Tumbuhan obat di TN Meru Betiri dan sekitarnya tercatat 162 jenis yang tergolong dalam 67 suku. Dari jumlah tersebut 85 jenis (45 suku) di antaranya diketahui telah digunakan oleh masyarakat untuk memenuhi kebutuhan hidup sehari-hari, dan 38 jenis di antaranya (29 suku) dipungut dari hutan. Namun demikian pada saat penelitian dilakukan hanya 4 jenis yang dipungut dalam jumlah besar, yaitu kemukus (Piper cubeba), kedawung (Parkia roxburghii), pakem (Pangium edule) dan joho lawe (Termina lia belerica).
Keyword: 

Judul: Potensi tumbuhan obat di daerah penangan hingga Kebon Segoro Bandealit Taman Nasional Meru Betiri Jawa Timur
Abstrak: Adanya tumbuhan obat yang komersial, yang banyak digunakan oleh industri jamu tradisional dan pada kegiatan farmasi, mendorong masyarakat di sekitar kawasan hutan Taman Nasional Meru Betiri untuk memanen dan menjadikannya sebagai kegiatan sehari-hari untuk memenuhi kebutuhannya. Hal ini menjadi ancaman bagi kawasan Taman Nasional akan pemanfaatan lestari, karena potensi tumbuhan obat sebenarnya masih belum diketahui dengan baik. Oleh karena itu, perlu dilakukan inventarisasi untuk melengkapi data potensi yang ada di kawasan tersebut dan dengan mengguna kan analisis fitokimia dapat diketahui jenis-jenis yang berpotensi sebagai tumbuhan obat.. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui potensi tum buhan obat di kawasan Taman Nasional Meru Betiri, khususnya di daerah Penangan hingga ke Kebon Segoro Bandealit. Dalam hal ini potensi yang dimaksud adalah potensi jumlah jenis tumbuhan yang mengandung bahan untuk obat dengan uji fitokimia. Penelitian ini dilakukan di daerah Penangan hingga ke Kehon Segoro Bandealit pada bulan April bulan Oktober November 1994. Mei 1994 dan Parameter ekologi yang diukur dalam penelitian inı adalah Indeks Nilai Penting, Derajat Keanekaragaman Jenis, Indeks Kesamaan Komunitas, dan Pola Penyebaran. Uji fitokimia yang dilakukan yaitu uji kandungan Alkaloid, Flavonoid, Saponin dan Steroid/Triterpenoid. ...
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