Judul: Pengaruh Kadar Kimia Tanah terhadap Kandungan Flavonoid Daun Tabat Barito (Ficus deltoidea Jack.)
Abstrak: Tabat barito (F.deltoidea) merupakan tumbuhan obat yang biasa digunakan sebagai aprodisiak wanita dan diketahui pula bahwa tabat barito berpotensi sebagai antitumor dikarenakan kandungan flavonoid yang dimilikinya. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui perbedaan kadar flavonoid daun tabat barito (F.deltoidea) di Taman Nasional Gunung Gede Pangrango (TNGGP) dan Taman Nasional Gunung Halimun Salak (TNGHS). Penelitian terhadap kandungan flavonoid daun tabat barito yang dilakukan di 2 lokasi berbeda, yaitu Kawah Ratu (TNGHS) dan sekitar information center (TNGP) menunjukkan hasil yang berbeda. Kawah ratu yang merupakan daerah berkawah memiliki kadar flavonoid yang lebih rendah, yaitu 2.41% dibandingkan dengan kadar flavonoid yang berada di TNGP, yaitu 3.54%. Perbedaan ini diduga karena perbedaan kadar kimia tanah dari kedua lokasi tersebut.
Keyword: epifit, flavonoid, kimia tanah, tabat barito

Judul: Konservasi Tabat Barito di Taman Nasional Gunung Gede Pangrango Ditinjau dari Karakteristik Habitat Mikro dan Kandungan Bioaktif Daunnya
Abstrak: Tabat barito (Ficus deltoidea Jack.) merupakan salah satu tumbuhan berkhasiat obat yang telah lama digunakan secara turun temurun oleh masyarakat sebagai afrodisiak bagi wanita (Kristina 2007). Berawal dari pengetahuan etnobotani tersebut, telah banyak dilakukan penelitian-penelitian terkait aspek farmakologi/fitokimia dalam hal potensinya untuk pengobatan, antara lain sebagai antimikroba alami, radang paru-paru, diabetes, hipertensi, diare, asam urat serta antitumor (Darusman et al. 2003; Musa 2006; Kustiawan 2007; Adam et al. 2009; Draman et al. 2012). Pengetahuan etnobotani dan pemanfatan tabat barito terutama banyak dimanfaatkan oleh masyarakat dan industri jamu di Kalimantan. Sementara itu, masyarakat di sekitar Taman Nasional Gunung Gede Pangrango (TNGGP) sendiri belum memanfaatkan tumbuhan ini untuk pengobatan penyakit tertentu. Stimulus alamiah dan stimulus manfaat dari tabat barito yang belum terdokumentasi dan tersosialisasikan dengan baik menjadikan nilai manfaatnya belum dirasakan baik oleh pihak balai besar TNGGP maupun masyarakat. Penelitian dilakukan terhadap karakteristik habitat mikro dan kandungan bioaktif daunnya, sebagai stimulus alamiah dan stimulus manfaat tabat barito, diharapkan mampu menggali nilai manfaat dari tabat barito, sehingga menumbuhkan stimulus rela untuk melakukan sikap dan aksi konservasi. Penelitian ini bertujuan untuk: i) mengkaji karakteristik habitat mikro tabat barito dan mengidentifikasi berbagai spesies tumbuhan inangnya di Resort Mandalawangi TNGGP, ii) mengkaji sifat kimia media tumbuh tabat barito dari berbagai spesies tumbuhan inang, iii) mengkaji kandungan bioaktif dan tingkat toksisitas daun tabat barito dari berbagai spesies tumbuhan inang, iv) mengkaji interaksi antara karakteristik habitat mikro dan media tumbuhnya terhadap kandungan bioaktif dan tingkat toksisitas daun tabat barito. Tabat barito di Resort Mandalawangi TNGGP merupakan tumbuhan epifit yang ditemukan hingga elevasi 1800 mdpl. Tabat barito tumbuh pada kisaran suhu 18,3°C-23,1°C, kelembaban udara relatif 80-84%, pada kisaran kelerengan 4-24% dengan arah lereng bervariasi. Eksplorasi yang dilakukan memperoleh 178 individu tabat barito yang berasal dari 100 individu tumbuhan inang. Tabat barito tidak memiliki tumbuhan inang yang spesifik, dimana terdapat 31 spesies yang menjadi inang dari tabat barito. Berbagai spesies tumbuhan inang tersebut memiliki karakteristik kulit batang yang sama yaitu memiliki permukaan yang kasar mengelupas maupun beralur. Media tumbuh tabat barito pada tumbuhan inangnya terbentuk dari dekomposisi kulit batang yang lapuk serta daun-daun yang jatuh dan menumpuk pada perakarannya. Media tumbuh tabat barito dengan berbagai tahap dekomposisi dari bahan organik di dalamnya, menjadikan media tumbuh memiliki kisaran pH dalam kriteria asam hingga sangat asam. Pada kondisi tersebut, tabat barito tetap memiliki pertumbuhan yang baik, dengan dedaunan yang tumbuh lebat, berwarna hijau tua terang dan batang yang kokoh. Hal ini menunjukkan bahwa tabat barito toleran terhadap pH media tumbuh yang asam hingga sangat asam. Kondisi media tumbuh tabat barito yang asam hingga sangat asam diduga merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi kandungan bioaktifnya. Berdasarkan hasil uji fitokimia, hampir semua metabolit sekunder ditemukan pada sampel daun tabat barito yang diuji, yaitu flavonoid, saponin, tanin, triterpenoid dan steroid. Keberadaan metabolit sekunder pada daun tabat barito mempengaruhi tingkat toksisitasnya, dimana seluruh ekstrak etanol daun tabat barito dari keempat sampel yang diuji masuk ke dalam kategori toksik karena memiliki nilai LC50 < 1000 ppm. Nilai LC50 dari sampel yang diuji berada pada rentang yang cukup luas, yaitu dari nilai 35,3883 ppm sampai dengan 576,706 ppm. Nilai LC50
Keyword: tabat barito, habitat mikro, kandungan bioaktif, toksisitas

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