Judul: Jejak Karbon dari Kegiatan Wisata di Taman Nasional Bali Barat, 
Abstrak: Iklim menjadi salah satu faktor yang mempengaruhi pengunjung dalam memilih aktivitas dan destinasi wisata, dan sebaliknya, kegiatan wisata juga ikut menyumbang terjadinya perubahan iklim melalui emisi karbon yang dihasilkan. Taman Nasional Bali Barat sebagai kawasan pelestarian alam wajib mengelola sektor wisatanya dengan menjaga keseimbangan aspek ekonomi dan ekologi. Persepsi pengunjung mengenai perubahan iklim perlu untuk dikaji karena berkaitan dengan kenyamanan saat berwisata. Tujuan dari penelitian ini adalah menghitung jejak karbon yang dihasilkan kegiatan wisata di Taman Nasional Bali Barat dan menganalisis persepsi pengunjung mengenai perubahan iklim dan kaitannya dengan kegiatan wisata yang dilakukan. Data dikumpulkan melalui wawancara, studi literatur, dan observasi lapang. Jejak karbon yang dihitung berdasarkan rumus IPCC menunjukkan bahwa emisi karbon terbesar berasal dari konsumsi bahan bakar kapal. Persepsi pengunjung dari 60 responden, yang dianalisis secara deskriptif kualitatif, menunjukkan bahwa tingkat pengetahuan dan kesadaran pengunjung mancanegara terhadap perubahan iklim lebih tinggi dibandingkan dengan pengunjung domestik.
Keyword: emisi karbon, persepsi, perubahan iklim, wisata

Judul: Analisis Jejak Karbon Di Kawasan Wisata Pesisir Dan Laut (Studi Kasus Kawasan Wisata Pangandaran, Jawa Barat).
Abstrak: Satu dekade terakhir, analisis jejak karbon menjadi salah satu pendekatan yang paling banyak digunakan dan diterapkan pada beragam skala sebagai salah satu upaya mitigasi menyikapi perubahan iklim. Pada penelitian ini, analisis jejak karbon diaplikasikan pada kawasan wisata pesisir dan laut yang mewakili aktifitas industri (wisata) yang berpotensi besar mengemisikan karbon. Dimana pada saat yang sama, sumberdaya khas pesisir ternyata memiliki potensi yang sangat tinggi sebagai penyerap karbon. Potensi emisi dianalisis dengan pendekatan Environmental Input Output Analysis (EIOA). Sementara itu, potensi serapan karbon dianalisa dari dinamika luasan ekosistem mangrove melalui pendekatan metode gain and loss sesuai panduan IPCC 2006. Keduanya kemudian diproyeksikan secara temporal melalui simulasi model dinamik untuk mengaplikasikan skenario kebijakan pengelolaan wisata rendah karbon yang paling baik. Secara umum berdasarkan tren laju pengurangan dan penambahan luasan mangrove saat ini, potensi emisi karbon di kawasan wisata Pangandaran masih jauh lebih besar dibandingkan potensi serapan karbon oleh mangrove. Rata-rata laju emisi berdasarkan hasil proyeksi adalah 3 × 10-2/tahun sedangkan rata-rata laju sekuestrasi adalah sebesar 1.95 × 10-4/tahun dengan rata-rata agregat karbon termisi adalah sebesar 198 803 tonCO2e/tahun. Berdasarkan hasil simulasi, meningkatkan pengelolaan ekosistem mangrove sebesar 203% dari laju pengelolaan saat ini dinilai sebagai upaya paling baik untuk mewujudkan wisata rendah karbon.
Keyword: jejak karbon, mangrove, model dinamik, pariwisata, perubahan iklim

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