Judul: Analisis Tapak Air Konsumsi Kopi di Indonesia tahun 2014 (Studi kasus: 33 Provinsi).
Abstrak: Konsumsi kopi erat kaitannya dengan penggunaan sumber daya air baik secara langsung maupun tidak langsung. Air tersebut diperlukan dalam jumlah yang besar untuk pertumbuhan, produksi hasil, dan proses pengolahan selanjutnya. Penelitian ini bertujuan untuk menduga jumlah air maya kopi dan menganalisis tapak air konsumsi kopi penduduk Indonesia per provinsi. Air maya kopi adalah total volume air yang digunakan untuk memproduksi kopi per satuan berat. Tapak air konsumsi kopi merupakan total volume air yang digunakan secara tidak langsung oleh penduduk suatu wilayah untuk mengonsumsi kopi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai air maya kopi berkisar antara 7 – 143 m3/kg, dengan nilai rata-rata sebesar 20 m3/kg. Provinsi Banten memiliki tapak air konsumsi kopi per kapita tertinggi sebesar 12.85 m3/kapita/tahun dengan tingkat konsumsi 0.63 kg/kapita/tahun. Provinsi Maluku memiliki tapak air konsumsi kopi per kapita terrendah sebesar 3.96 m3/kapita/tahun dengan tingkat konsumsi 0.19 kg/kapita/tahun. Jawa Timur memiliki tapak air konsumsi kopi provinsi tertinggi sebesar 323 juta m3/tahun dengan jumlah penduduk 39 juta jiwa. Papua Barat memiliki tapak air konsumsi kopi provinsi terrendah sebesar 5 juta m3/tahun dengan jumlah penduduk 1 juta jiwa.
Keyword: air irigasi, air lingkungan, air maya, air tercemar, kopi, tapak air

Judul: Analisis Tapak Air Sejumlah Bahan Makanan Masyarakat Menurut Desa-Kota Per Provinsi Di Indonesia
Abstrak: Tapak air didefinisikan sebagai total volume air tawar yang digunakan untuk memproduksi barang dan jasa yang dikonsumsi oleh masyarakat suatu negara. Tujuan dari penelitian ini adalah mengestimasi tapak air sejumlah bahan makanan yang dikonsumsi masyarakat dengan fokus penelitian berupa pola konsumsi pada 34 provinsi di Indonesia menurut desa-kota. Tapak air konsumsi dihitung untuk tahun 2010 dan proyeksi 2030 berdasarkan jumlah penduduk dan pola konsumsi desa-kota. Pola konsumsi pada penelitian ini diasumsikan tetap yaitu menggunakan data pola konsumsi 22 bahan makanan terpilih/pokok berdasarkan publikasi BPS pada tahun 2013. Rata-rata tapak air konsumsi masyarakat per kapita di Indonesia adalah sebesar 447 m³/kapita/tahun. Tapak air konsumsi per kapita di perkotaan (448 m³/kapita/tahun) lebih tinggi dibandingkan dengan pedesaan (446 m³/kapita/tahun). Jawa Barat merupakan provinsi dengan tapak air tertinggi yaitu sebesar 19 milyar m³ pada tahun 2010 dan 35 milyar m³ pada tahun 2030. Tapak air konsumsi nasional penduduk Indonesia pada tahun 2010 sebesar 106 milyar m³ dengan jumlah penduduk 239 juta jiwa. Proyeksi tapak air konsumsi nasional pada tahun 2030, dengan jumlah penduduk 296 juta jiwa adalah sebesar 132 milyar m³ dengan persentase peningkatan sebesar 19.5%. Peningkatan tapak air konsumsi nasional untuk penduduk perkotaan sebesar 36.8% (53 milyar m³ menjadi 84 milyar m³), sedangkan pada tapak air konsumsi nasional penduduk pedesaan mengalami penurunan sebesar 9.2% (53 milyar m³ menjadi 48 milyar m³). Sejauh ini, besarnya tapak air konsumsi nasional masih dapat tercukupi oleh ketersediaan air pada sungai yang daerah pengalirannya lebih dari 1000 km² mencapai 318 milyar m³ pada tahun 2010.
Keyword: desa, estimasi, konsumsi, kota, tapak air.

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