Judul: Resiliensi Nafkah Rumahtangga Petani di Kawasan Bencana Alam di Kabupaten Karo
Abstrak: Penelitian dilaksanakan pada rumahtangga petani yang berada di kawasan bencana alam erupsi Gunung Sinabung. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis strategi nafkah rumahtangga petani, menganalisis resiliensi nafkah rumahtangga petani serta mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi resiliensi rumahtangga petani. Lokasi tempat penelitian yaitu di Desa Batukarang yang berjarak 7.5 km dari Gunung Sinabung dan Desa Payung yang berjarak 5 km dari Gunung Sinabung. Ancaman dari erupsi Gunung Sinabung ini berupa turunnya abu vulkanik yang menyebabkan komoditas pertanian rusak dan gagal panen. Metode penelitian yang dilakukan ialah kuantitaif dan kualitatif. Teknik pengumpulan data menggunakan kuesioner untuk data kuantitatif sedangkan data kualitatif diperoleh dari wawancara mendalam terhadap kelompok yang berperan dalam resiliensi nafkah dan pengamatan secara langsung. Resiliensi nafkah di kedua desa diukur dari buffer capacity, self organization dan capacity for learning. Hasil penelitian menunjukkan strategi yang sering dilakukan ialah peminjaman dan menjadi buruh tani. Resiliensi nafkah hanya dipengaruhi oleh buffer capacity.
Keyword: Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB, Income, Livelohood Strategies, Natural Disaster, Livelihood Resilience, Human ecology, Farm household, Self organization

Judul: Strategi, Kerentanan, dan Resiliensi Nafkah Rumahtangga Petani di Daerah Rawan Bencana Banjir
Abstrak: Banjir merupakan suatu bencana alam yang memberikan berbagai dampak terhadap kehidupan, khususnya bagi keberlangsungan hidup rumahtangga petani. Petani dalam melakukan usahataninya tentunya sangat bergantung dengan keadaan alam dan cuaca sekitar. Bencana banjir tentunya memberi dampak karena dapat membuat hasil panen menurun bahkan sampai terjadinya gagal panen. Menghadapi keadaan tersebut menuntut rumahtangga petani untuk menentukan struktur nafkah yang dilakukan dan menuntut rumahtangga petani menentukan bagaimana melakukan strategi nafkah dalam upaya mempertahankan dan meningkatkan sumber nafkah yang ada. Strategi nafkah adalah cara seseorang atau kelompok untuk memenuhi kebutuhan mereka atau mencapai peningkatan hidup. Strategi nafkah yang dilakukan akan berpengaruh terhadap kerentanan suatu rumahtangga dan memiliki hubungan dengan ketahanan (resiliensi) rumahtangga petani dalam menghadapi situasi bencana banjir. Struktur nafkah dan strategi nafkah rumahtangga petani yang tinggal di kawasan terpapar banjir dapat saja berbeda dengan wilayah lain yang tidak mengalami situasi krisis atau bencana banjir. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis strategi, kerentanan dan resiliensi nafkah rumahtangga petani di wilayah rawan bencana banjir.
Keyword: kerentanan, resiliensi, rumahtangga, petani, strategi nafkah

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