Judul: Inventarisasi keanekaragaman jenis tumbuhan di kawasan Taman Nasional, Bali Barat : studi kasus di wilayah Seksi II Buleleng
Abstrak: Taman Nasional Bali Barat (TNBB) merupakan salah satu taman nasional yang ada di Indonesia dan satu-satunya yang terdapat di Bali. TNBB terdiri dari 3 wilayah seksi (Jembrana, Buleleng dan Labuan Lalang). Penelitian ini dilakukan di wilayah seksi II Buleleng. Di wilayah seksi tersebut terdapat 5 (lima) tipe ekosistem yang di dalamnya terdapat potensi tumbuhan yang dapat berguna bagi kehidupan manusia. Namun apabila tidak dilakukan tindakan pelestarian maka dikhawatirkan potensi tersebut akan hilang. Untuk mengatasi misalah tersebut salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan konservasi tumbuhan secara in-situ sehingga dibutuhkan data yang menunjang untuk mengetahui besar potensi tumbuhan yang perlu dikonservasi dan dijaga, oleh karena itu dilakukanlah penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk menginventarisasi jenis tumbuhan di wilayah Seksi II Buleleng, TNBB. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi data dasar dan masukan bagi pihak pengelola TNBB dalam upaya pelestarian, pemanfaatan, dan pengembangan tumbuhan di wilayah tersebut. Penelitian ini dilakukan di TNBB Seksi II Buleleng, Kabupaten Buleleng dan Kabupaten Jembrana, Propinsi Bali. Penelitian ini dilakukan kurang lebih selama dua bulan, yaitu pada bulan Maret hingga April 2005. Bahan yang diperlukan dalam penelitian ini adalah berupa tumbuhan untuk pembuatan herbarium, dan alkohol 70%, sedangkan alat yang digunakan adalah peta, kompas, GPS, parang, pita keliling, kamera, tambang plastik, kertas koran, kantong plastik, gunting, sasag, tally sheet, kuesioner, label gantung, alat tulis menulis, dan komputer beserta perlengkapannya. Metode penelitian dilakukan dengan 3 rangkaian kegiatan, yaitu: (1) pengumpulan data. (2) identifikasi tumbuhan berguna yang dilakukan melalui 2 (dua) tahap kegiatan yaitu: (a) identifikasi jenis tumbuhan secara umum oleh pengenal pohon/warga setempat, (b) identifikasi menggunakan literatur yang mendukung; (3) pengolahan data dan analisis data. Jenis data yang diambil, adalah: data primer yang berdasarkan tipe ekosistem dan data sekunder yang dilakukan di kantor TNBB. Pengolahan dan analisis data diarahkan tarhadap 4 (empat) parameter, yaitu: indeks nilai penting. keanekaragaman hayati, dan pola penyebaran tumbuhan. Potensi tumbuhan berguna yang ditemukan di TNBB khususnya di Seksi II Buleleng adalah 134 jenis dari 60 famili. Diwilayah seksi II terdiri dari 5 tipe ekosistem, yaitu hutan evergreen, hutan mangrove, hutan savana, hutan musim, hutan sawo kecik. Dari kelima tipe ekosistem tersebut terinventarisasi berbagai jenis tumbuhan dari berbagai famili. ...
Keyword: 

Judul: Keanekaragaman dan potensi jenis tumbuhan penting di cagar alam Cibanteng DT II Sukabumi Jawa Barat
Abstrak: Cagar Alam mempunyai fungsi pokok untuk pengawetan keanekaragaman tumbuhan dan satwa. Interaksi masyarakat terhadap kawasan dapat menyebabkan terjadinya penurunan kualitas dan kuantitas dari keanekaragaman plasma nutfah yang ada di dalamnya. Interaksi ini dapat berupa pemanfaatan jenis-jenis tumbuhan yang memberikan nilai manfaat bagi masyarakat di sekitar kawasan (tumbuhan penting). Informasi mengenai potensi dan keanekaragaman tum- buhan penting ini cukup berperan dalam menentukan pola penyusunan strategi pengelolaan flora dalam suatu kawasan konservasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui komposisi jenis, dominansi jenis, keanekaragaman dan pola penyebaran dari jenis-jenis tumbuhan penting. Tumbuhan penting yang dimaksud dalam penelitian ini adalah jenis tumbuhan pada habitus pohon dan bambu yang memberikan nilai manfaat bagi masyarakat lokal disekitar kawasan pada saat ini. Hasil dari penelitian ini diharapkan sebagai bahan masukan bagi usaha manajemen kawasan Cagar Alam Cibanteng, dalam rangka mencapai tujuan pengelolaan kawasan konservasi. Penelitian dilaksanakan di Kawasan Cagar Alam Cibanteng Kabupaten Sukabumi Jawa Barat, dari Bulan April sampai Bulan Mei 1998. Pengukuran data kuantitatif vegetasi dilakukan dengan analisis vegetasi melalui metode kombinasi jalur berpetak. Petak contoh berukuran 400 m² disepanjang transek yang diletakan secara sistematis dengan awal acak (Systematic Sampling with Random Start). Selanjutnya data dianalisis untuk memperoleh nilai INP, Indeks Keanekaragaman (Shannon Index of Diversity) dan Indeks Penyebaran Morisita. Dari hasil analisis vegetasi, total jenis yang ditemukan 95 spesies. Pada tingkat semai, pancang, tiang dan pohon masing-masing ditemukan 48 jenis, 55 jenis, 38 jenis dan 71 jenis. Dari jenis tersebut ditemukan 22 jenis tumbuhan penting dari 15 famili, yang meliputi: 13 jenis sebagai bahan bangunan, 7 jenis sebagai penghasil buah, 1 jenis sebagai tumbuhan obat dan 1 jenis sebagai penunjang mata pencaharian (Bambu Haur Gereng). Jenis utama yang dimanfaatkan untuk bahan bangunan adalah Junti (Dillenia aurea), Harikukun (Schouternia ovata K), Beurih (Sterculia campanulata) dan Heras (Vitex pubescens). Tumbuhan sebagai bahan bangunan termasuk jenis-jenis yang mendominasi komunitas tum- buhan pada areal penelitian di Cagar Alam Cibanteng. Jenis Junti (Dilenia aurea) memiliki nilai dominansi tertinggi pada semua tingkat pertumbuhan dengan nilai INP masing-masing sebesar 29,895%, 47,450%, 82,814% dan 40,405%. Harikukun merupakan jenis kodominan pada tingkat pancang dan tiang, sedangkan Beurih merupakan tumbuhan kodominan pada tingkat pohon, dan Bungbulang tumbuhan kodominan pada tingkat semai.
Keyword: Forest trees

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