Judul: Keanekaragaman Tumbuhan Paku Terestrial di Kawasan Taman Wisata Alam Gunung Batur Bukit Payang Kintamani-Bali
Abstrak: Persebaran tumbuhan paku cukup tinggi di Pulau Bali. Keberadaan ekosistem hutan hujan tropis dan terdapat beberapa gunung sehingga membuat Pulau Bali memiliki keanekaragaman spesies tumbuhan yang tinggi. Salah satu gunung yang terdapat di Pulau Bali adalah Gunung Batur yang mengalami letusan terakhir pada tahun 2000. Pada saat letusan tersebut, salah satu wilayah yang terkena dampaknya adalah Taman Wisata Alam (TWA) Gunung Batur Bukit Payang Kintamani-Bali. Kawasan ini memiliki tipe ekosistem yang khas, seperti ekosistem hutan sekunder dan ekosistem sabana. Ekosistem-ekosistem tersebut memiliki peranan penting di dalam menyediakan tempat tumbuhnya spesies tumbuhan tertentu. Akan tetapi, dengan adanya letusan gunung berapi berpotensi mengubah keanekaragaman spesies, salah satunya adalah tumbuhan paku terestrial. Dengan permasalahan tersebut, tujuan penelitian ini untuk: (1) menganalisis keanekaragaman tumbuhan paku terestrial berdasarkan komposisi, kesamaan spesies dan pola penyebaran; (2) menganalisis keanekaragaman tumbuhan paku terestrial berdasarkan morfologi dan struktur reproduksi; (3) menganalisis faktor lingkungan yang memengaruhi komposisi spesies tumbuhan paku terestrial. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juni sampai Agustus 2020. Penelitian dilakukan dengan metode eksplorasi dan analisis vegetasi. Pengambilan sampel yang dilakukan yaitu metode purposive sampling pada dua jalur transek sepanjang 100 meter dengan petak pengamatan yang berukuran (3 x 3) m2 pada setiap lokasi ekosistem hutan sekunder dan sabana di Kawasan TWA Gunung Batur Bukit Payang Kintamani-Bali. Data keanekaragaman tumbuhan paku terestrial dianalisis dengan menghitung Indeks Nilai Penting (INP), tingkat keanekaragaman spesies tumbuhan paku ditentukan dengan menggunakan indeks keanekaragaman (H′) Shannon-Wiener. Data morfologi dan struktur reproduksi dianalisis dengan analisis deskriptif-kualitatif yang disusun dalam bentuk kunci identifikasi. Data kesamaan spesies antar dua tipe ekosistem yang berbeda dihitung dengan rumus Sorenson. Pola distribusi tumbuhan paku terestrial dihitung dengan menggunakan Indeks Morisita (Id) dan dikorelasi menggunakan aplikasi QGIS pemetaan versi 3.10. Parameter iklim mikro yang diamati meliputi indikator suhu, kelembapan, derajat keasaman, kecepatan angin, naungan dan intensitas cahaya. Selanjutnya, dianalisisi dengan menggunaan canonical correspondence analysis (CCA). Waktu pengambilan data lingkungan dilakukan tiga kali sehari pada waktu pagi, siang dan sore. Sebanyak 31 spesies tumbuhan paku terestrial yang tergolong dalam 11 famili. Famili Pteridaceae yang paling banyak ditemukan yaitu 10 spesies. Adapun 19 spesies dijumpai pada ekosistem hutan sekunder, 16 spesies pada ekosistem sabana dan empat spesies yang sama tumbuh di kedua ekosistem. Hasil indeks nilai penting ditemukan empat spesies dengan nilai lebih dari 20 % di Ekosistem Hutan Sekunder. Nilai INP dari ke empat spesies tersebut juga berdekatan atau dalam kisaran yang sama, tidak ada yang mutlak (jauh di atas spesies yang lain). Spesies tersebut yaitu; M. speluncae memiliki nilai INP sebesar (23,46), Dryopteris sp. memiliki nilai (22,17), A. pellucidum dengan nilai (21,66) dan D. esculentum ii (20,04), sedangkan empat spesies tumbuhan paku terestrial dengan INP tinggi di Ekosistem Sabana yaitu; A. raddianum memiliki nilai indeks (48,09), P. biaurita (37,44), A. poiretii memiliki INP (33,78) dan A. capillus-veneris (33,71). Indeks keanekaragaman dari ekosistem hutan sekunder lebih besar (H’= 2,7) dibandingkan dengan ekosistem sabana (H’= 2,5). Distribusi populasi tumbuhan paku terestrial penyebarannya berkelompok. Ekosistem hutan sekunder dan sabana memiliki perbedaan khas pada: 1) komposisi spesies; 2) topografi; 3) naungan; dan 4) iklim mikro. Eksistensi tumbuhan paku terestrial tidak terlepas dari faktor lingkungan yang sesuai dengan
Keyword: ferns, pteridaceae, savanna, secondary forest, terrestrial

Judul: Keanekaragaman Tumbuhan Paku Terestrial di Taman Nasional Gunung Tambora, Nusa Tenggara Barat
Abstrak: Taman Nasional Gunung Tambora (TNGT) merupakan taman nasional yang terletak di Pulau Sumbawa ini termasuk kedalam wilayah Wallacea yang memiliki endimisitas dan keunikan flora dan fauna yang sangat tinggi. Salah satu keunikan penyusun ekosistem di TNGT yaitu keanekaragaman tumbuhan paku terestrial. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi keanekaragaman jenis tumbuhan paku terestrial, mengetahui pola distribusi, dan menganalisis faktor lingkungan yang mempengaruhi keanekaragaman jenis tumbuhan paku terestrial di ekosistem hutan hujan tropis, hutan musim dan savana di kawasan Taman Nasional Gunung Tambora, Nusa Tenggara Barat. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Februari 2017 hingga April 2017 di tiga tipe ekosistem yaitu ekosistem hutan hujan tropis, hutan musim dan savana. Pengambilan sampel dilakukan dengan menggunakan metode kuadrat dengan membuat plot berukuran 5x5 m2 yang ditempatkan berdasarkan ketinggian tempat mulai dari 50-500 m dpl; 500-1000 m dpl; 1000-1400 m dpl; dan 1400-1800 m dpl. Parameter lingkungan yang diamati meliputi posisi dan ketinggian, intensitas cahaya, kecepatan angin dan suhu udara, kemasaman dan kelembapan tanah. Waktu pengambilan data lingkungan dilakukan tiga kali sehari pada waktu pagi, siang dan sore. Data kelimpahan tumbuhan paku terestrial dianalisis dengan menghitung Indeks Nilai Penting (INP), tingkat keanekaragaman jenis tumbuhan paku ditentukan dengan menggunakan indeks keanekaragaman (H′) Shannon- Wiener, sebaran dan pola distribusi tumbuhan paku terestrial dihitung dengan menggunakan indeks Morisita (Id), sedangkan data asosiasi keberadaan tumbuhan paku terestrial dengan lingkungan dianalisis dengan Redundancy Analysis (RDA) menggunakan software Canono versi 4.5. Spesimen tumbuhan paku terestrial dikoleksi dan diidentifikasi. Sebanyak 18 jenis tumbuhan paku terestrial yang termasuk ke dalam 11 suku. Sembilan jenis tumbuhan paku ditemukan di ekosistem hutan hujan tropis, 11 jenis pada eksosistem savana, tetapi tumbuhan paku tersetrial tidak ditemukan di ekosistem hutan musim. Keanekaragaman jenis tumbuhan paku terestrial ditemukan lebih tinggi pada ekosistem savana (H′= 2.19), daripada ekosistem hutan hujan tropis (H′=2.09). Microlepia speluncae memiliki indeks nilai penting tertinggi di ekosistem hutan hujan tropis (42.48%), sedangkan Nephrolepis hirsutula memiliki indeks nilai penting tertinggi (44.70%) di ekosistem savana. Kehadiran dan persebaran tumbuhan paku terestrial di ekosistem hutan hujan tropis dipengaruhi oleh kelembapan tanah (RH) dan pH tanah, sedangkan di ekosistem savana dipengaruhi oleh kecepatan angin dan intensitas cahaya. Ketidak hadiran tumbuhan paku terestrial di ekosistem hutan musim diduga karena faktor kelembapan tanah sangat rendah atau kering. Pola distribusi tumbuhan paku terestrial dikategorikan mengelompok pada kedua tipe ekosistem.
Keyword: ekosistem hutan hujan tropis, ekosistem hutan musim, ekosistem savana, indeks Morisita, indeks nilai penting

Judul: Algorithm construction of HLI hash function
Abstrak: Cryptography is a study of mathematical techniques related to aspects of information security regarding on confidentiality, data integrity, entity authentication, and data origin authentication. Data integrity is a service, which is associated with the conversion of data carried out by unauthorized parties. To maintain data integrity, one can use hash functions. An hash function is a computationally efficient function to map an arbitrary length bitstring to a fixed length bitstring called as hash value. The use of hash function in maintaining the information integrity and authentication is in digital signatures, virus protection, and software distribution. Illustration of the hash function in the integrity and authentication of information that is emailed as follow. The sender sends the information and hash value to the recipient. If the hash value of the information is equal to the hash value that is sent by the sender, then information has not been changed. Otherwise the information has been changed. An hash function has two properties, one way and collision resistance. An hash function is called one way if it is computationally infeasible to find any input such that when given any hash value . Meanwhile an hash function is called collision resistant if it is computationally infeasible to find any two inputs where such that . The purpose of this study is to construct a HLI hash function algorithm, to analyze the speed and security of the hash functions as a results of construction. Furthermore, it is to compare it with SWIFFT. Hash function is constructed based on the result of algebraic operations on modular polynomial ringwith . Modular polynomial ring noted as is a set of all polynomials of degree at most with coefficients in . can be represented as a set of integer vector of modulo in dimension . So, it is simple to implement in a computer. In vector operations, is lattice . Furthermore, alattice that is defined from certain polynomial ring is called ideal lattice. HLI hash function is consists of addition and multiplication algorithm in the ring. Addition algorithm consists of sumation operations of modulo and multiplication consists of multiplication operations of modulo . Generally, algorithm of HLI hash function consists of multiplication operations of modulo and addition operations of modulo . However, if the input is binary number then multiplication algorithm only consists of multiplication operation of modulo , so algorithm of HLI hash function consists of multiplication operations of modulo and addtion operations of modulo . An hash function is secured if it has two properties, i.e., one way and collision resistance. HLI hash function hash is one way, it is following the proof of Micciancio. It is has collision resistant because of polynomial is irreducible over and monic. Moreover, it is proved that for every unit vector , the vector is small vector. If the input of hash function is a binary number then HLI hash function only involves addition operations of modulo . So the time that used almost same with SWIFFT. The excellence of HLI hash function is the key size smaller than SWIFFT. This effect on
Keyword: hash function, modular polynomial ring, lattice