Judul: iKeanekaragam Tumbuhan Pangan di Desa Cibuntu, Kecamatan Pasawahan Kabupaten Kuningan.
Abstrak: Masyarakat Indonesia selama ini masih mengandalkan pangan impor untuk memenuhi kecukupan pangan dalam negeri jika dilihat dari tingkat konsumsi pangannya. Hal ini menunjukkan keanekaragaman hayati tumbuhan belum dimanfaatkan secara optimal di setiap daerah. Upaya yang dapat dilakukan dalam memenuhi kebutuhan pangan adalah dengan menggali potensi sumberdaya pangan lokal di setiap daerah. Desa Cibuntu Kecamatan Pasawahan Kabupaten Kuningan merupakan Desa yang di dalamnya masih tersimpan Keanekaragaman spesies tumbuhan terutama tumbuhan pangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi keanekaragaman tumbuhan pangan dan potensinya, serta mengetahui pemanfaatan tumbuhan oleh masyarakat Penelitian ini menggunakan metode wawancara dalam pengambilan data pemanfaatan tumbuhan pangan oleh masyarakat dan eksplorasi dalam pengambilan data keanekaragaman tumbuhan pangan. Hasil penelitian menunjukan sebanyak 95 spesies dari 48 famili dapat dimanfaatkan sebagai bahan pangan. Sementara hasil wawancara menunjukan sebanyak 63 spesies tumbuhan pangan telah dimanfaatkan oleh masyarakat sebagai sumber karbohidrat, protein, vitamin, rempah-rempah, dan minuman. Beragamnya spesies ini menjadi tanda bahwa Desa Cibuntu memiliki aset yang besar bagi pemenuhan kehidupan masyarakat.
Keyword: Desa Cibuntu, keanekaragaman, spesies tumbuhan pangan, potensial

Judul: Ketergantungan Masyarakat terhadap Tumbuhan Obat di Desa Cibuntu, Kecamatan Pasawahan, Kabupaten Kuningan.
Abstrak: Masyarakat Desa Cibuntu memiliki tingkat keanekaragaman hayati yang tinggi di sekitar lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi ketergantungan masyarakat terhadap tumbuhan obat, dan khususnya, mengidentifikasi jenis tumbuhan obat yang digunakan oleh masyarakat desa, mengidentifikasi karakteristik individu, dan menganalisis hubungan antara karakteristik responden untuk ketergantungan pada penggunaan tumbuhan obat. Penelitian ini dilakukan pada bulan Maret - April 2017 di Desa Cibuntu, Kecamatan Pasawahan, Kabupaten Kuningan dengan metode wawancara dan studi literatur. Pemanfaatan spesies tumbuhan obat yang ditemukan sebanyak 54 spesies dari 28 famili dengan daun yang paling banyak digunakan dengan cara direbus dan diminum. Responden yang menggunakan tumbuhan obat baik laki-laki maupun perempuan memiliki karakteristik individu yang didominasi oleh orang tua (45-65 tahun) dengan pendidikan terakhir sampai dengan lulusan Sekolah Dasar. Masyarakat bergantung pada tumbuhan obat. Karakteristik masyarakat yang berkorelasi terhadap ketergantungan dalam menggunaan tumbuhan obat adalah peubah jenis kelamin.
Keyword: Desa Cibuntu, ketergantungan, pemanfaatan, jenis tumbuhan 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