Judul: Analisis Potensi Folklor untuk Pengembangan Ekowisata Budaya di Kabupaten Mappi Propinsi Papua
Abstrak: Secara umum, seluruh elemen masyarakat di Kabupaten Mappi mengetahui tentang adanya folklor yang di dalamnya kaya dengan nilai falsafah hidup. Metode analisis data yang digunakan adalah one score one criteria scoring system yang dilanjutkan dengan analisis SWOT sebagai dasar pertimbangan dalam merumuskan strategi optimasi pengembangan ekowisata budaya. Hasil studi menunjukan bahwa berbagai potensi folklor yang erat kaitannya dengan material dan immaterial herritage adalah bermakna baik dan layak untuk dikembangkan dalam segenap pembangunan kepariwisataan. Tingginya motivasi masyarakat juga mengindikasikan besarnya antusiasme pengembangan ekowisata budaya di Kabupaten Mappi. Hal berbeda jika dipandang dari segi preferensi dan partisipasi yang menghasilkan skor jauh dari nilai baik. Hal ini mengindikasikan rendahnya pengetahuan masyarakat lokal akan pentingnya pemanfaatan budaya dan folklor sebagai sumberdaya ekowisata. Atas hal itu, maka dibutuhkan integrasi parapihak untuk mengoptimasi berbagai pengembangan ekowisata budaya agar mampu memberikan multiplier effect. Strategi pengembangan ekowisata budaya di Kabupaten Mappi yang harus dilakukan adalah dengan mengoptimasi perspektif pembangunan kewilayahan, perspektif sosial budaya, perspektif pemasaran dan perspektif kegiatan dan program Ekowisata.
Keyword: ekowisata budaya, mappi foklore, one score one criteria scoring system, papua

Judul: Analisis pola agroforestri tradisional di Distrik Kokas Kabupaten Fakfak Propinsi Papua Barat
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan selama satu bulan yaitu, pada bulan Mei 2012 di Distrik Kokas, Kabupaten Fakfak, Propinsi Papua Barat. Responden yang diwawancara sebanyak 37 orang dari dua Desa yaitu Desa Kiriwas-was dan Desa Kinam. Pemilihan responden pada tiap desa contoh dilakukan dengan cara purposive, dengan sasaran para petani yang memiliki kebun agroforestri tradisional. Metode pengumpulan data dengan teknik wawancara, observasi, dan pengumpulan data sekunder. Pengolahan dan analisis data dilakukan dengan cara reduksi, penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Kebun yang dimiliki oleh responden berasal dari hutan alam yang kemudian dibuka dan dijadikan kebun. Hutan alam yang dibuka dibagi berdasarkan marga dan pada umumnya kebun yang dimiliki responden merupakan harta warisan (tanah milik). Pengelolaan kebun terbagi atas kegiatan persiapan lahan, persiapan bibit, penanaman, pemeliharaan, dan pemanenan yang masih bersifat sederhana. Pola tanam kebun adalah pola dengan kombinasi antara kayu, buah-buahan, dan tanaman pertanian. Tanaman yang dipilih merupakan jenis yang tidak terlalu banyak membutuhkan perawatan, perhatian khusus, dan merupakan jenis andalan setempat seperti pohon pala. Kebun memberikan kontribusi yang besar terhadap pendapatan petani. Hal ini dapat dilihat dari rata-rata kontribusi kebun terhadap pendapatan total petani yaitu sebesar 53,5%. Kendala pengelolaan yang dihadapi oleh petani umumnya adalah adanya gangguan binatang liar seperti babi hutan, rusa, dan binatang hutan lainnya.
Keyword: Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB, Traditional agroforestri, Local knowledge, Garden, Contribution of income

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