Judul: Perilaku Masyarakat terhadap Bahaya dan Bencana di Pantai Parangtritis, Kabupaten Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta
Abstrak: Pantai Parangtritis merupakan salah satu destinasi wisata tertua di Kabupaten Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta yang terletak di zona tumbukan antara lempeng Indo-Australia dan lempeng Eurasia dengan pola pasang surut campuran ganda yang berpotensi menimbulkan bahaya. Risiko bahaya arus rip dan bahaya lainnya di Pantai Parangtritis dapat terjadi sewaktu – waktu sehingga pemahaman masyarakat sangat diperlukan untuk berperan serta dalam menanggulangi bahaya dan bencana alam. Metode pengumpulan data berupa wawancara, studi pustaka, dan observasi lapang. Pemilihan responden menggunakan teknik purposive accidental sampling. Hasil menunjukkan seluruh responden mengetahui adanya bahaya alam namun tidak semua dianggap berpotensi menjadi bencana alam. Tingkat persepsi dan sikap kelompok masyarakat tergolong baik dan netral. Hasil uji menunjukan bahwa ada hubungan antara karakteristik yaitu lama bekerja dengan persepsi masyarakat yaitu sebesar 0.04. Kesadaran dan pengetahuan masyarakat timbul dari adanya adaptasi yang dipengaruhi oleh rentang waktu bekerja sebagai pelaku wisata dan pengalaman masyarakat yang sudah merasakan dampak langsung dari adanya bahaya alam. Perilaku kelompok masyarakat secara umum sesuai dengan persepsi dan sikap yang menunjukan bahwa masyarakat sudah melakukan tindak pencegahan terhadap ancaman risiko bencana alam.
Keyword: bahaya

Judul: Manajemen Bahaya di Kawasan Wisata Pantai Parangtritis, Kabupaten Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta
Abstrak: Pantai Parangtritis merupakan salah satu pantai kuno di bagian selatan Jawa yang berada di Kabupaten Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta. Pantai ini terletak di zona tumbukan antara lempeng Indo-Australia dan lempeng Eurasia dengan pola pasang surut campuran ganda yang berpotensi menimbulkan bahaya. Penelitian ini dilakukan pada bulan Maret hingga April 2017. Analisis data yang digunakan mengacu pada United Nation Environment Programme (UNEP). Potensi bahaya fisik yang ada di wilayah pantai diantaranya arus pantai, ombak tukik, gempa bumi, dan tsunami. Potensi bahaya biologi yang teridentifikasi yaitu ubur-ubur (Physalia sp.). Potensi bahaya yang memiliki frekuensi lebih tinggi yaitu arus pantai jika dibandingkan dengan potensi bahaya lainnya. Potensi bahaya dapat diprediksi melalui kondisi pasang-surut, angin, dan cuaca. Manajemen bahaya untuk mengurangi tingkatan potensi bahaya dilakukan melalui tindakan preventif dan represif. Tindakan preventif meliputi peningkatan pengetahuan masyarakat serta pengunjung terhadap jenis dan lokasi bahaya di Pantai Parangtrits. Tindakan represif terdiri dari penanganan potensi bahaya yang dapat menyebabkan terjadinya kecelakaan atau bencana alam.
Keyword: bahaya, bencana alam, kecelakaan laut, manajemen

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