Judul: Pola Sensitivitas Wilayah Kekeringan di Cilegon Banten
Abstrak: Kekeringan adalah salah satu kendala utama yang mempengaruhi ketahanan pangan dan mata pencaharian. Di Provinsi Banten terdapat 4 kabupaten yang beresiko terkena bencana kekeringan dan salah satunya ialah Kota Cilegon. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pola sensitivitas wilayah kekeringan di Kota Cilegon. Kekeringan dapat dilihat baik dari aspek fisik maupun sosial. Parameter fisik antara lain curah hujan, jenis tanah, kedalaman tanah, dan kemiringan lahan. Dalam penelitian digunakan data rata-rata curah hujan selama 30 tahun (1987-2017). Parameter sosial yang diamati adalah total populasi untuk mengidentifikasi kebutuhan air penduduk. Metode penelitian yang digunakan adalah metode overlay dan skoring. Tingkat sensitivitas dibedakan menjadi rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi. Hasil analisis menunjukkan daerah dengan tingkat sensitivitas rendah di Kota Cilegon tersebar di Kecamatan Pulomerak, Grogol, Ciwandan, dan Purwakarta. Daerah dengan klasifikasi sedang dan tinggi tersebar di seluruh Kecamatan yang terdapat di Kota Cilegon, sedangkan yang tergolong klasifikasi sangat tinggi tersebar di Kecamatan Purwakarta. Nilai indeks kekeringan yang untuk Kota Cilegon mencapai 50,89%.
Keyword: populasi, curah hujan, kebutuhan air

Judul: Analisis Dampak Sosial Ekonomi Bencana Kekeringan (Studi Kasus Desa Ciderum, Kecamatan Caringin, Kabupaten Bogor)
Abstrak: Saat musim kemarau sebagian besar masyarakat Desa Ciderum mengalami krisis air bersih berupa kekeringan air tanah yang berdampak terhadap kehidupan sosial dan ekonomi masyarakat. Terbatasnya akses air bersih membuat masyarakat harus melakukan upaya penanggulangan kekeringan. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi faktor-faktor penyebab terjadinya kekeringan dan persepsi masyarakat mengenai kekeringan di Desa Ciderum, mengidentifikasi adaptasi masyarakat dalam menghadapi bencana kekeringan dan dampaknya terhadap kehidupan sosial, mengestimasi kerugian ekonomi yang dirasakan masyarakat akibat kekeringan di Desa Ciderum, mengestimasi besarnya kesediaan masyarakat untuk berkontribusi dalam upaya penanggulangan kekeringan di Desa Ciderum dan mengidentifikasi upaya penanggulangan kekeringan yang dapat dilakukan oleh masyarakat Desa Ciderum. Metode yang digunakan adalah analisis deskriptif kuantitatif dengan skala likert, pendekatan harga pasar dan metode contingent valuation method serta willingness to pay. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa faktor penyebab terjadinya bencana kekeringan di Desa Ciderum adalah pertambahan penduduk dan berkurangnya lahan resapan air serta dipengaruhi oleh fluktuasi curah hujan dan hari hujan, sedangkan penyebab kekeringan menurut persepsi masyarakat adalah akibat intensitas curah hujan. Adaptasi yang dilakukan oleh masyarakat adalah dengan memperdalam sumur, membeli peralatan untuk mengambil air dan membangun sumber air secara kolektif, sementara untuk kehidupan sosial mayoritas responden menyatakan bahwa kekeringan berdampak positif karena memberi ruang lebih banyak untuk berinteraksi sosial. Kekeringan mengakibatkan kerugian ekonomi mencapai Rp. 118.236.875/tahun. Rata-rata kesediaan masyarakat untuk berkontribusi dalam upaya penanggulangan kekeringan adalah sebesar Rp. 2.640/m3. Upaya penanggulangan kekeringan yang dapat dilakukan adalah dengan pembuatan sumber air tambahan, sistem pipa pengaliran dan sumur resapan air dengan skema pembiayaan dari total WTP masyarakat.
Keyword: adaptasi, kerugian ekonomi, pendekatan harga pasar, persepsi, skala likert, willingness to pay

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