Judul: Hubungan Modal Sosial dengan Pengetahuan Masyarakat tentang Tanaman Obat
Abstrak: Pengetahuan tradisional tentang tanaman obat merupakan pengetahuan tentang bentuk pemanfaatan bagian tanaman yang diperoleh secara turun temurun. Pengetahuan ini penting karena dapat menjaga keseimbangan hidup antara manusia dengan lingkungannya. Bentuk pemanfaatan di setiap wilayah tentunya berbeda sesuai dengan nilai-nilai yang dibagikan dan diterima oleh masyarakat. Dengan demikian modal sosial menjadi penting untuk dihubungkan dengan tingkat pengetahuan masyarakat tentang tanaman obat. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi bentuk pemanfaatan tanaman obat masyarakat Ciherang dan menganalisis hubungan tingkat kekuatan modal sosial dengan tingkat pengetahuan tentang tanaman obat yang dimiliki masyarakat. Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif menggunakkan kuesioner dan didukung data kualitatif melalui wawancara mendalam. Hasil penelitian menujukkan bentuk pemanfaatan tanaman obat masyarakat dengan cara tunggal dan juga ramuan atau dikenal dengan istilah godokan. Selain itu, terdapat hubungan antara tingkat kekuatan modal sosial yang semakin tinggi dengan tingkat pengetahuan tentang tanaman obat yang dimiliki masyarakat.
Keyword: Human ecology, Snowball sampling, Medicinal plant, Public knowledge, Quantitative research

Judul: Hubungan Tingkat Pengetahuan Lokal dengan Tingkat Pengelolaan Tanaman Obat Keluarga
Abstrak: Pengetahuan lokal merupakan pengetahuan yang diwariskan secara turun temurun dari satu generasi kapada generasi berikutnya. Masing-masing wilayah memiliki pengetahuan tersendiri dalam pengelolaan dan pemanfaatan berbagai tanaman termasuk tanaman obat. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis kondisi agroekosistem pekarangan masyarakat, menganalisis tingkat pengetahuan lokal masyarakat mengenai tanaman obat, menganalisis tingkat pengelolaan tanaman obat, menganalisis hubungan pengetahuan lokal dengan tingkat pengelolaan tanaman obat, dan menganalisis hubungan pengetahuan lokal dengan kondisi agroekosistem pekarangan. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dan didukung dengan pendekatan kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa agroekosistem pekarangan masyarakat sudah dimanfaatkan secara optimal. Hal ini dapat dilihat dari kondisi pekarangan masyarakat yang ditanam berbagai jenis tanaman termasuk tanaman obat. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa tingkat pengetahuan lokal masyarakat mengenai tanaman obat tergolong sedang, sedangkan tingkat pengelolaan tanaman obat tergolong dalam kategori tinggi. Berdasarkan uji statistik yang dilakukan, tidak terdapat hubungan antara pengetahuan lokal dengan tingkat pengelolaan tanaman obat.
Keyword: health, livelihood, medicinal plants, yard

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