Judul: Tinjauan keberadaan sepuluh spesies tumbuhan obat di dalam kawasan Taman Nasional Meru Betiri dengan menggunakan Sistem Informasi Geografi (SIG)
Abstrak: Tumbuhan obat mempunyai potensi besar di Taman Nasional Meru Betiri. Dari hasil analisis vegetasi dan uji fitokimia di Taman Nasional Meru Betiri, ditemukan 141 jenis tumbuhan yang berpotensi tinggi sebagai tumbuhan obat. Hal ini menunjukkan bahwa konsentrasi penyebaran tumbuhan berpotensi obat berada di kawasan Taman Nasional Meru Betiri. Pengelolaan Taman Nasional Meru Betiri terhadap potensi besar keberadaan tumbuhan obat, belum dilakukan secara baik. Hal ini dikarenakan belum adanya kegiatan penelitian flora yang dilakukan secara berkelanjutan seperti yang disebutkan dalam RKL Taman Nasional Meru Betiri (Tahun 1995/1996 - Tahun 1999/2000). Kegiatan penelitian flora yang dimaksudkan, didasari oleh belum didapatkannya data detail tentang jenis-jenis flora tertentu di kawasan Taman Nasional Meru Betiri. Untuk itu diperlukan informasi data yang lengkap, agar pengelolaan Taman Nasional dapat sesuai dengan tujuan dan sasaran pengelolaan yang hendak dicapai. Informasi lengkap mengenai keberadaan flora termasuk tumbuhan obat di dalam kawasan hutan Taman Nasional Meru Betiri, memerlukan adanya peta penyebaran tumbuhan obat. Untuk mendapatkan peta penyebaran tumbuhan obat tersebut, diperlukan adanya pemetaan vegetasi. Sistem Informasi Geografi (SIG) disiapkan sebagai konsep untuk sistem informasi keanekargaman hayati yang dapat memberikan database penyebaran jenis flora secara akurat. Dengan menggunakan SIG, hubungan antara data spasial (peta) dan data atribut (text, kualitatif data) dapat digabungkan, sehingga keadaan habitat/ ekosistem dan distribusi spesies tumbuhan obat dapat digambarkan dengan jelas....
Keyword: 

Judul: Pembuatan peta dan kondisi sebaran diameter 14 spesies tumbuhan obat dengan menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG) di Taman Nasional Meru Betiri - Jawa Timur
Abstrak: Beberapa penelitian di Taman Nasional Meru Betiri telah menemukan spesies- spesies dengan kandungan fitokimia yang berpotensi sebagai obat. Keberadaan spesies-spesies ini harus diketahui secara pasti untuk memantau populasinya di dalam kawasan Taman Nasional. Sistem Informasi Geografis merupakan alat bantu yang dapat digunakan untuk memantau keberadaan secara geografis spesies-spesies tersebut dan menganalisis faktor-faktor lingkungan yang mempengaruhi penyebarannya. SIG adalah sistem komputer yang dapat merekam, menyimpan, dan menganalisis suatu informasi tentang keadaan rupa bumi. Menurut Davis et al. (1990), dengan menggabungkan data-data yang berhubungan dengan spesies ke dalam SIG, maka hasil analisis itu dapat ditampilkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penyebaran 14 spesies tumbuhan obat dari famili Anacardiaceae, Annonaceae, Lauraceae, Leeaceae, dan Sterculiaceae yang mempunyai kandungan fitokimia yang berpotensi obat di Taman Nasional Meru Betiri, hubungannya penyebaran spesies dengan kelerengan dan ketinggian di atas permukaan laut, dan kondisi sebaran diameternya. Survai di lapangan dilakukan untuk mengetahui jumlah, diameter, dan letak geografis spesies-spesies yang telah dipilih pada areal seluas 100 Hektar yang diketahui letak geografisnya. Data tersebut selanjutnya dimasukkan dalam program SIG, yaitu Arc/Info versi 3.5 dan menjadi satu coverage yang berisi informasi mengenai posisi spesies dalam plot dan data-data yang telah diambil di lapangan Hubungan penyebaran spesies dengan kelerengan dan ketinggian diketahui setelah coverage pertama ditampalkan dengan peta kelerengan dan peta ketinggian yang telah dimasukkan dalam Arc/Info versi 3 5....
Keyword: 

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