Judul: Penyebaran dan Karakteristik Tempat Tumbuh Pohon Tembesu (Fragraea fragrans Roxb.) (Studi Kasus di Kawasan Taman Nasional Danau Sentarum Kapuas Hulu Kalimantan Barat).
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji penyebaran tempat tumbuh alami Tembesu (Fragraea fragrans Roxb) yang sesuai karakteristik habitatnya. Indikator karakteristik tempat tumbuh tembesu akan terlihat pada penyebaran tembesu di habitat alaminya. Sehingga diharapkan informasi yang penting ini dapat berguna sebagai dasar dalam tindakan pengelolan tembesu untuk pengembangannya di luar kawasan TNDS agar tembesu tumbuh optimal. Penelitian dilaksanakan di tiga lokasi penelitian yaitu di Sungai Bekuan, Danau Bekuan dan Danau Sumbu, pada kawasan Taman Nasional Danau Sentarum (TNDS) Kabupaten Kapuas Hulu Kalimantan Barat. Penelitian dilakukan yaitu mulai tanggal 22 april – 9 mei 2007 (efektif di lapangan).
Keyword: 

Judul: Induksi Tunas Adventif Dari Daun Tembesu (Fagraea Fragrans Roxb).
Abstrak: Tembesu (Fagraea fragrans Roxb.) merupakan salah satu species tanaman yang tumbuh di hutan rawa dan rawa gambut terutama di daerah Sumatra. Tembesu memiliki nilai ekonomi yang cukup tinggi berdasarkan manfaatnya, misalnya sebagai kayu ukir. Perbanyakan tembesu saat ini sangat sulit dilakukan dikarenakan tidak adanya sumber benih yang unggul. Tujuan dari penelitian ini adalah (1) Menganalisis teknik sterilisasi yang tepat untuk mendapatkan eksplan tembesu steril, (2) Menemukan modifikasi media tumbuh MS yang tepat berdasarkan konsentrasi nitrogen dan BAP untuk menghasilkan tunas adventif dari daun tembesu, (3) Menghasilkan bibit tembesu dari tunas adventif daun tembesu. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Kultur Jaringan Pusat Perbenihan dan Persemaian Rumpin, Bogor. Metode penelitian terdiri dari persiapan bahan tanaman, induksi tunas adventif, perbanyakan tunas adventif, elongasi, pengakaran dan aklimatisasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknik sterilisasi yang tepat untuk mendapatkan eksplan tembesu aseptik adalah dengan menggunakan perendaman NaOCl 0.5% selama 20 menit dan aklohol 70% selama 1 menit. Modifikasi media tumbuh MS yang tepat untuk mendapatkan tunas adventif dari daun tembesu adalah Media MS dengan konsentrasi nitrogen sebanyak 80 mmol ditambahkan dengan BAP sebanyak 1.5 ppm. Perbanyakan tunas adventif dilakukan dalam media modifikasi media MS dengan konsentrasi nitrogen 60 mmol (perbandingan NO3-:NH4 + = 3:1(g/g)) ditambah BAP 0.1 ppm. Jumlah tunas yang dihasilkan pada perbanyakan tunas adventif mencapai 35 tunas per eksplan. Tunas adventif (klon 2) merupakan asal tunas yang memiliki pertumbuhan lebih baik pada tahap elongasi, dan pengakaran. Tahap aklimatisasi menghasilkan bibit asal tunas adventif klon 4.
Keyword: daun, Fragraea fragrans, kultur jaringan, organogenesis, tembesu

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