Judul: Penilaian Potensi Objek Daya Tarik Wisata Alam di Jalur Pendakian Kawinda To’i Taman Nasional Tambora.
Abstrak: Taman Nasional Tambora memiliki potensi wisata alam yang tinggi, sehingga perlu dilakukan penelitian mengenai penilaian potensi wisata alam yang terdapat di jalur pendakian Kawinda To’i TN Tambora dan pengembangan Objek Daya Tarik Wisata Alam di jalur pendakian tersebut. Data diperoleh menggunakan metode observasi dan wawancara dan dianalisis menggunakan pedoman Analisis Daerah Operasi Objek dan Daya Tarik Wisata Alam (ADOODTWA) dari Direktorat Jenderal Perlindungan Hutan dan Konservasi Alam. Objek dan daya tarik di jalur pendakian Kawinda To’i TN Tambora memperoleh nilai 755 yang tergolong dalam klasifikasi sedang. Kondisi ini menandakan bahwa jalur pendakian Kawinda To’i TN Tambora memiliki potensi yang dapat dikembangkan menjadi destinasi wisata alam. Pengembangan wisata alam di jalur pendakian Kawinda To’i TN Tambora dilakukan pada tiga aspek prioritas yaitu aksesibilitas, sarana dan prasarana penunjang serta akomodasi.
Keyword: penilaian potensi, Taman Nasional, Tambora, wisata alam

Judul: Strategi Pengelolaan Wisata Alam Berbasis Masyarakat di Taman Nasional Gunung Tambora.
Abstrak: Taman Nasional Gunung Tambora (TNGT) ditetapkan menjadi taman nasional melalui Surat Keputusan dari Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan pada tanggal 7 April 2015 seluas 71 645.74 Ha yang secara administratif terletak di Kabupaten Bima dan Kabupaten Dompu, Provinsi Nusa Tenggara Barat. Peran serta masyarakat dalam pengelolaan wisata alam di TNGT harus sesuai dengan fungsi kawasan, daya dukung serta obyek dan daya tarik wisata alam (ODTWA) di dalamnya. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) menganalisis potensi dan daya tarik wisata alam; (2) menganalisis daya dukung; (3) menganalisis perspektif dan partisipasi masyarakat; dan (3) merumuskan strategi pengelolaan wisata alam berbasis masyarakat di TNGT. Analisis potensi obyek dan daya tarik wisata alam menggunakan pedoman Analisis Daerah Operasi-Obyek dan Daya Tarik Wisata Alam (ADO-ODTWA) dan untuk menilai jenis wisata unggulan dianalisis dengan menghitung kualitas keindahan lanskap digunakan metode Scenic Beauty Estimation (SBE). Analisis daya dukung menggunakan formula Douglass (1982). Untuk menganalisis perspektif dan partisipasi masyarakat dengan analsis deskriptif. Sementara untuk merumuskan strategi pengelolaan wisata alam berbasis masyarakat di TNGT menggunakan Analytic Hierarchy Process (AHP) dan SWOT. Obyek dan daya tarik wisata alam di TNGT layak untuk dikembangkan. Adapun potensi wisata tersebut adalah: (1) padang savana; (2) flora dan fauna; (3) kaldera gunung tambora; (4) air terjun; (5) kebun kopi; (6) pura tambora; dan (7) rumah lebah madu. Obyek wisata yang menjadi unggulan adalah: (1) kaldera gunung tambora; (2) air terjun; (3) padang savana doro ncanga; dan (4) padang savana piong. Jumlah wisatawan yang sesuai dengan daya dukung ekologi kawasan untuk masing-masing wisata yaitu: (1) kegiatan berkemah 9 258 orang/tahun di lokasi Jalur Pancasila dan 3 600 orang/tahun di lokasi Jalur Kawinda Toi; (2) wisata piknik/rekreasi di Air Terjun Oi Marai sebanyak 2 034 orang/tahun. Perumusan strategi wisata alam berbasis masyarakat di TNGT dengan menggunakan Analytic Hierarchy Process (AHP) adalah: (1) dalam mewujudkan wisata alam berbasis masyarakat di TNGT, aspek prioritas yang paling diutamakan adalah aspek ekonomi (39.7%), sosial (36.7%), dan ekologi (23.6%); (2) alternatif strategi dari aspek ekonomi mendapatkan hasil strategi prioritas yaitu meningkatkan dan memadukan promosi/pemasaran paket wisata alam beserta produk lokal; (3) alternatif strategi dari aspek sosial adalah dengan edukasi sejarah, konservasi dan lingkungan bagi wisatawan dan masyarakat lokal; dan (4) alternatif strategi dari aspek ekologi adalah penataan zonasi TNGT secara keseluruhan bersama masyarakat yang artinya mempertegas fungsi dari zonasi TNGT. Rumusan strategi dengan menggunakan analisis SWOT adalah: (1) Meningkatkan ekonomi kreatif masyarakat dengan memberikan modal usaha untuk memproduksi dan menjual jasa/produk wisata guna meningkatkan lapangan kerja bagi masyarakat dan kepuasan wisata bagi pengunjung; (2) Melaksanakan penyuluhan dan edukasi tentang sejarah kawasan, konservasi dan pentingnya menjaga lingkungan pada masyarakat disekitar TNGT; (3) Membangun infrastruktur penunjang dalam memenuhi kebutuhan wisata; (4) Mengoptimalkan promosi wisata TNGT; (5) Meningkatkan kapasitas SDM dari masyarakat sekitar kawasan untuk menunjang kegiatan wisata; (6) Melibatkan partisipasi aktif masyarakat setempat dalam pengelolaan sekaligus menjadikannya kontrol untuk pengawasan dan monitoring dalam kawasan wisata TNGT; (7) Memberikan sanksi dan efek jera bagi pelanggar yang sifatnya merusak kawasan dan fasilitas wisata TNGT
Keyword: Wisata Alam, Partisipasi Masyarakat, Daya Dukung Ekologi, SBE, AHP

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