Judul: Model Komunikasi Risiko Kesiapan Masyarakat Menghadapi Bencana Gunung Api
Abstrak: Komunikasi mengacu pada tindakan satu orang atau lebih, yang mengirim dan menerima pesan yang terdistorsi oleh gangguan, terjadi dalam suatu konteks tertentu, mempunyai pengaruh dan ada kesempatan melakukan umpan balik. Dalam komunikasi setidaknya terdapat unsur partisipan, pesan, dan saluran informasi. Komunikasi risiko merupakan proses berbagi makna mengenai bahaya fisik seperti lokasi kerja yang berbahaya, pencemaran lingkungan, penyakit dan lain-lain baik melalui komunikasi tatap muka maupun bermedia. Komunikasi risiko membutuhkan kepercayaan yang mencakup kompetensi, obyektivitas, keadilan, konsistensi dan keyakinan. Dengan kata lain keyakinan ini didasarkan pada catatan masa lalu yang baik. Adapun komunikasi risiko kesiapan menghadapi bencana adalah kondisi fisik dan mental seseorang yang mendasari pengelolaan informasi dalam menghadapi risiko bencana gunung api. Perilaku merupakan proses pengolahan informasi melibatkan panca indra dan proses berpikir yang akan ditampilkan dalam bentuk gerak maupun disimpan di dalam memori. Perilaku manusia didasari oleh motivasi atau dorongan, baik dorongan biologis, insting maupun dorongan dari lingkungan. Dalam teori perilaku terencana, keinginan untuk melakukan suatu tindakan didasari atas pengetahuannya, keyakinan atas norma subyektif dan keyakinan mengontrol sumber daya. Bencana alam adalah bencana yang disebabkan oleh faktor alam yang mengancam dan mengganggu kehidupan dan penghidupan masyarakat sehingga mengakibatkan timbulnya korban jiwa manusia, kerusakan lingkungan, kerugian harta benda dan dampak psikologis. Bencana alam identik dengan ketidakmampuan masyarakat terdampak bencana untuk mengatasi sendiri dengan menggunakan sumber daya sendiri, sehingga masyarakat terdampak bencana membutuhkan pertolongan dari pihak lain. Oleh sebab itu peran komunikasi sangat diperlukan dalam penanganan bencana yang membutuhkan peran multi aktor. Permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini adalah bagaimana perilaku komunikasi masyarakat di wilayah rawan bencana gunung api dalam kesiapan menghadapi bencana gunung api. Untuk itu disusun indikator kesiapan menghadapi bencana gunung api yang merujuk pada konsep readiness dari Armenakis, model komunikasi antar manusia dari DeVito, model memori Wough dan Norman, dan teori perilaku terencana dari Fishbein dan Ajzen. Tujuan penelitian ini adalah (a) Menganalisa profil masyarakat di wilayah rawan bencana gunung api yang beragam jenis dampak bencana gunung api; (b) Menganalisa perilaku komunikasi masyarakat di wilayah rawan bencana gunung api dalam kesiapan menghadapi bencana gunung api; (c) Menganalisa manfaat komunikasi masyarakat di wilayah rawan bencana gunung api dalam kesiapan menghadapi bencana gunung api; (d) Menganalisa komunikasi risiko kesiapan menghadapi bencana gunung api pada masyarakat di wilayah rawan bencana gunung api; (e) Menganalisa faktor-faktor penentu kesiapan masyarakat menghadapi risiko bencana gunung api pada masyarakat di wilayah rawan bencana gunung api; (f) Merancang strategi komunikasi untuk kesiapan masyarakat menghadapi bencana gunung api di wilayah rawan bencana gunung api. Pendekatan penelitian kuantitatif yang diperkuat kualitatif dengan metode survei dan wawancara mendalam serta pengamatan aktivitas komunikasi masyarakat. Penelitian dilakukan di Desa Dukun Kecamatan Dukun dan Desa Jumoyo Kecamatan Salam Kabupaten Magelang Jawa Tengah, serta Desa Wukirsari Kecamatan Cangkringan Kabupaten Sleman DI Yogyakarta. Jumlah sampel sebanyak 200 dibagi secara proporsional pada tiga wilayah, serta masing-masing wilayah terbagi atas laki-laki dan perempuan dengan proporsi yang sama. Penentuan sampel dilakukan secara acak sederhana menggunakan perangkat lunak Microsoft excel. Hasil penelitian antara lain menunjukkan a) laki-laki dan perempuan berbeda nyata pada tingkat pendidikan dan status pekerjaannya, pendidikan responden memiliki hubungan nyata dengan lama tinggal di wilayah rawan bencana dan
Keyword: bencana, komunikasi, kesiapan, risiko, perilaku

Judul: Jangkauan Media, Pengetahuan, dan Sikap Siaga Bencana di Daerah Rawan Bencana Kabupaten Bandung
Abstrak: Indonesia secara geografis memiliki resiko bencana alam yang sangat tinggi, sehingga diperlukan upaya meminimalisasi dampak dengan meningkatkan pengetahuan dan sikap siaga bencana. Penelitian ini bertujuan menganalisis sosial ekonomi, jangkauan media, pengetahuan dan sikap siaga bencana di Daerah Rawan Bencana Kabupaten Bandung. Lokasi penelitian di Desa Cipelah, Desa Sukaresmi, Kecamatan Rancabali, dan Desa Kutawaringin, Desa Sukamulya, Kecamatan Kutawaringin, dengan jumlah 200 keluarga dipilih secara purposive. Sosialisasi bencana tergolong masih rendah dengan media informasi terbanyak melalui media berbasis manusia (tatap muka langsung) oleh petugas penyuluh. Kepercayaan dan penerimaan informasi responden terhadap aparat desa dinilai baik. Pengetahuan siaga bencana 53.5% persen berada pada kategori rendah dan sikap siaga bencana 81.0 persen berada pada kategori tinggi. Pendidikan, frekuensi dan durasi penggunaan media serta pengetahuan siaga bencana memiliki hubungan positif signifikan dengan sikap siaga bencana. Usia dan pendapatan per-kapita memiliki hubungan negatif signifikan dengan sikap siaga bencana. Uji regresi menunjukkan sikap siaga bencana dipengaruhi pengetahuan, dan pendapatan per-kapita.
Keyword: siaga bencana, bencana longsor, jangkauan media, pengetahuan, sikap

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