Judul: Etnobiologi dan Pengelolaan Sumberdaya Hayati Berkelanjutan Masyarakat Hatam di Papua Barat.
Abstrak: Masyarakat Hatam adalah bagian (anak suku/sub suku) dari kelompok suku besar Arfak yang merupakan penduduk asli pegunungan Arfak di Manokwari, Papua Barat. Sebagian besar masyarakat Hatam mendiami daerah perkampungan yang tersebar dari dataran rendah hingga pegunungan. Masyarakat Hatam sejatinya memiliki budaya dan adat istiadat yang kuat sebagai cerminan kuatnya interaksi mereka dengan lingkungan sekitar, meskipun dalam perkembangannya mereka lebih dituntut untuk dapat menyesuaikan diri atau beradaptasi dengan setiap perubahan yang terjadi sebagai dampak kemajuan informasi dan teknologi. Saat menghadapi inovasi yang kerap mengatasnamakan kesejahteraan, masyarakat Hatam harus berhadapan dengan berbagai intervensi yang justru bertolak belakang dengan adat ataupun kebiasaan yang mereka jalani. Kondisi demikian kemudian memunculkan ketidaksinambungan antara program pembangunan dengan nilainilai budaya dan pengetahuan tradisional masyarakat Hatam. Pengetahuan lokal yang dimiliki masyarakat Hatam sangat luas dan kompleks, termasuk di dalamnya pengetahuan tentang lingkungan, hewan dan tumbuhan. Tujuan umum penelitian ini adalah mengidentifikasi, mengungkapkan, dan menganalisis pengetahuan etnobiologi masyarakat Hatam (etnoekologi, etnobotani, dan etnozoologi) serta faktor yang mempengaruhinya dalam rangka pengelolaan sumberdaya alam hayati dan ekosistem secara berkelanjutan. Adapun tujuan khususnya yaitu : (i) terungkapnya pengetahuan etnobiologi masyarakat Hatam secara rinci (etnoekologi, etnobotani, dan etnozoologi) sebagai dasar untuk pengembangan sumberdaya alam dan ekosistemnya secara berkelanjutan. (ii) Mengetahui jenis-jenis sumberdaya alam hayati dan ekosistemnya yang memiliki potensi ekonomi untuk dikembangkan secara berkelanjutan. Pemahaman masyarakat Hatam terhadap lingkungan dan fungsinya sangat baik. Masyarakat Hatam mengelompokkan satuan lingkungan ke dalam dua kategori yaitu satuan lingkungan alami yang terdiri dari bahamti (hutan yang dilindungi); dan menyei (sungai), serta satuan lingkungan buatan terdiri dari : minu (kampung); menut miei (bekas kampung); meaisi (kebun baru); breisi (kebun lama); stumti (bekas kebun); susti (hutan sekunder muda); dan nemahanti (hutan sekunder). Breisi merupakan satuan lingkungan yang memiliki tingkat kepentingan paling tinggi diantara satuan lingkungan yang ada. Selain sebagai tempat bercocoktanam khususnya tanaman pangan, breisi juga merupakan dapur alam yang berperan sebagai tempat penyimpanan bahan makanan khususnya berupa ubi-ubian, dan sayuran. Pemanfaatan tumbuhan secara tradisional masih menjadi ciri masyarakat Hatam di pegunungan Arfak. Penggunaan tumbuhan sebagai bahan pangan, obat, kayu bakar, bahan konstruksi, serat dan tali, pewarna alami, dan teknologi tradisional merupakan bentuk-bentuk penggunaan tumbuhan yang umum dijumpai dalam kehidupan mereka. Masyarakat Hatam dapat memenuhi kebutuhan pangan nabati melalui kegiatan budidaya terutama untuk makanan pokok/penghasil karbohidrat. Tercatat 76,92 % tumbuhan penghasil karbohidrat yang dikonsumsi masyarakat Hatam merupakan hasil budidaya, sedangkan sisanya 23,07 % merupakan tumbuhan liar. Kegiatan budidaya tumbuhan merupakan salah satu strategi masyarakat Hatam dalam mempertahankan ketersediaan pangan, selain memanfaatkan ketersediaan di alam. Analisis Index of Cultural Significance (ICS) menunjukkan sembilan jenis tumbuhan memiliki nilai tinggi yaitu : Dodonaea viscosa, Dendrocalamus asper, Manihot esculenta, Alstonia scholaris, Zingiber officinale, Ipomoea batatas, Schizostachyum lima, Areca catechu, dan Hornstedtia scotiana. Peranan hewan dalam kehidupan masyarakat Hatam ditunjukkan melalui tujuh bentuk penggunaan hewan dalam kehidupan mereka meliputi : hewan konsumsi/bahan pangan, bahan obat, hewan bernilai ekonomis, hewan untuk keperluan adat, berburu, aksesoris, dan hewan yang memiliki makna tertentu. Masyarakat Hatam secara turun temurun aktif melakukan perlindungan terhadap hewan dan habitatnya untuk menjaga kelestarian dan keberlanjutan manfaatnya. Bentuk perlindungan yang masih dilakukan hingga kini adalah dengan membuat tanda larangan tradisional. Terdapat dua bentuk tanda larangan
Keyword: arfak tribe, ethnobotany, ethnoecology

Judul: Keanekaragaman Tumbuhan Pangan dan Obat pada Masyarakat Suku Mbaham Mata di Kampung Werabuan, Kabupaten Fakfak
Abstrak: The society of Papua still depends on forest resources, plants and animals, to fulfill their daily needs. Particularly, the utilization of food and medicinal plants has been done hereditarily until now. The aim of this research is to identify the diversity of food and medicinal plants, also to identify the local wisdom of Mbaham Mata Tribe on the utilization of plant resources. Data collection was done using semi-structured interview and snowball technique. Food plant species which is identified as much as 35 species from 21 family, while medicinal plants are 41 species from 28 family. Beside that, there are 25 species which is identified from 21 family which are utilized as functional food plant. Functional food plant is plants that has double function, as food and also medicine. The society of Mbaham Mata Tribe is still utilizing available plant resources and there are some rituals on doing conservation activities. The local wisdom of the society on plant conservation can be seen on the sasi installation ritual, prohibition to enter the forest, nahahara.
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