Judul: Masalah kemandirian petani sekitar hutan dalam rangka pengembangan perhutanan sosial : Studi kasus di RPH Wanakarta, Wilayah Desa Sirnabaya, Kec. Telukjambe, Kab. Karawang, Jawa barat
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengamati persepsi petugas kehutanan dan persepsi petani sekitar hutan, mengidentifikasi faktor-faktor sosial dan ekonomi yang mempengaruhi proses kemandirian petani dan menelaah per- bedaan tingkat kemandirian petani anggota Kelompok Hutan (KTH) dengan petani non-anggota KTH. Tani Contoh terdiri dari 34 responden (N=34) yang terdiri dari 2 orang petugas kehutanan, 16 petani anggota KTΤΗ dan 16 petani non-anggota KTH. Data primer dikumpulkan melalui wawancara langsung dengan menggunakan pedoman wawancara yang telah dipersiapkan sebelumnya serta mene- rapkan metoda pengamatan partisipatis. Sifat penelitian adalah studi kasus, evaluatif dan dokumentatif. Pengolahan dan analisa data dilakukan pada dua tingkatan. Pada tingkat kelompok pengolahan data menghasilkan prosentase dan dianalisa. secara deskriptif. Sedangkan pada tingkat rumah tangga analisa data dengan tabulasi silang dan uji statistik jenjang Spearman disertai dengan kesimpulan dan penafsirannya…dst
Keyword: 

Judul: Tingkat partisipasi petani desa hutan dalam pengembangan program perhutanan sosial : Studi kasus di Desa Karang Tengah, RPH Babakan Madang, KPH Bogor-Unit III Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini bertujuan menelaah sejauhmana tingkat partisipasi petani desa hutan dalam pelaksanaan dan pengembangan program Perhutanan Sosial berkaitan dengan luas lahan yang dikuasai, serta menelaah sejauhmana pola pembinaan Kelompok Tani Hutan (KTH) dalam program Perhu- tanan Sosial mampu mendorong para petani desa hutan memu- tuskan yang terbaik bagi dirinya. Penelitian dilakukan di Desa Karang Tengah RPH Babakan Madang KPH Bogor-Unit III Jawa Barat. Responden penelitian merupakan petani anggota KTH sebanyak 40 orang yang diambil secara acak terstratifikasi, dengan dasar stratifikasi berupa luas lahan yang dimiliki dan dikuasai oleh petani anggota KТН. Data penelitian dianalisis secara deskriptif dengan menggunakan tabel frekwensi, tabel silang, angka mutlak, persentase, dan rataan. Pengukuran tingkat partisipasi dibagi menjadi empat tahap, yaitu perencanaan, pelaksa- naan, evaluasi, dan bagi hasil, dengan pemberian skor yang dibagi dalam tiga jenjang (1) pasif, (2) sedang, dan (3) aktif. Masing-masing tahap terdiri dari tiga kegiatan, dengan skor maksimal 9 dan minimal 3. Skor maksimal terhadap tingkat partisipasi total adalah 36 dan skor minimal adalah 12. Data yang telah diberi skor kemudian digolongkan berdasarkan klasifikasi luas penguasaan lahan menurut BPS (1993). Selanjutnya tingkat partisipasi dianalisis dengan menggunakan uji U Mann-Whitney (Siegel, 1992) dengan Z 0.05 1.645, untuk melihat perbedaan tingkat partisipasi antar lapisan kepemilikan lahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa program Perhutanan Sosial (PS) di Desa Karang Tengah masih berorientasi atau berpengaruh positif pada lapisan atas, terutama dilihat dari segi penguasaan lahan dan tingkat pendapatan. Pada tingkat penguasaan lahan, terlihat kecenderungan bahwa makin besar lahan yang dimiliki petani maka makin luas lahan yang dikuasai dari PS. Demikian pula pada tingkat pendapatan, terlihat bahwa makin luas lahan yang dimiliki dan dikuasai, maka pendapatan rata-rata per bulan makin meningkat, sejalan dengan meningkatnya pendapatan yang diperoleh dari PS…dst
Keyword: 

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