Judul: Dampak Pengembangan Ekowisata Terhadap Perlindungan Kawasan Di Seksi PTN Wilayah I Cibodas, Taman Nasional Gunung Gede Pangrango
Abstrak: Taman nasional Gunung Gede Pangrango merupakan kawasan konservasi yang berbatasan langsung dengan pemukiman penduduk. Hal ini mendorong terjadinya interaksi yang kuat antara masyarakat dengan kawasan yang diantaranya merupakan gangguan bagi kawasan, yaitu penebangan liar, perburuan liar, pencurian kayu, serta yang lainnya. Masyarakat melakukan gangguan tersebut dengan motif ekonomi, sehingga upaya untuk mengatasinya harus dengan pendekatan ekonomi juga. Aktivitas ekonomi yang dapat dilakukan di kawasan konservasi yang tidak mengganggu kawasan adalah pengembangan ekowisata. Menjadi pertanyaan adalah bagaimana keterlibatan masyarakat dalam pengembangan ekowisata dan seberapa besar pengaruhnya terhadap gangguan kawasan, untuk itu diperlukan penelitian yang ditujukan untuk mengukur perubahan pendapatan, perubahan hubungan sosial, serta hubungan perlindungan kawasan dengan tingkat kesejahteraan masyarakat sebagai dampak pengembangan ekowisata. Penelitian dilakukan dengan metode survei kepada masyarakat yang terlibat dalam pengembangan ekowisata di sekitar Resort Gunung Putri dan Resort Cibodas dengan menggunakan panduan wawancara dan kuesioner yang hasilnya dianalisis secara kualitatif dan kuantitatif. Dampak langsung yang diterima masyarakat adalah tumbuhnya kesempatan kerja dan usaha yang memberikan peningkatan pendapatan rata-rata sebesar 66,70% per tahun. Adapun dampak sosial yang terjadi berupa kerukunan diantara masyarakat semakin erat, menurunnya tingkat kriminal dan konflik, serta peningkatan kerjasama diantara masyarakat. Terjadi korelasi antara perubahan kesejahteraan masyarakat (ekonomi dan sosial budaya) yang positif pada masyarakat dengan gangguan kawasan.
Keyword: ekonomi, ekowisata, masyarakat, sosial budaya

Judul: Partisipasi Masyarakat dan Strategi Pengembangan Ekowisata di Seksi PTN Wilayah I Cibodas, Taman Nasional Gunung Gede Pangrango.
Abstrak: Keberadaan Taman Nasional Gunung Gede Pangrango yang berbatasan langsung dengan pemukiman masyarakat menimbulkan adanya interaksi antara kawasan dengan masyarakat sekitar. Masyarakat dapat memanfaatkan kawasan TNGGP secara langsung tanpa merusak kawasan salah satunya melalui kegiatan pengembangan ekowisata. Pengembangan ekowisata di TNGGP akan berkembang kearah yang lebih baik apabila masyarakat sekitarnya mampu mengambil kesempatan untuk terlibat aktif dalam kegiatan pengembangan ekowisata. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur persepsi dan partisipasi masyarakat serta menyusun strategi peningkatan partisipasi masyarakat terhadap pengembangan ekowisata di Taman Nasional Gunung Gede Pangrango. Metode yang digunakan yaitu observasi lapang, wawancara, kuesioner, studi pustaka dan pemilihan responden yang dilakukan secara simple random sampling. Masyarakat merasa bahwa ekowisata memiliki manfaat untuk kesejahteraan masyarakat namun belum sepenuhnya memberi dukungan dalam berpartisipasi terhadap pengembangan ekowisata. Partisipasi masyarakat dalam pengembangan ekowisata tertinggi berada dalam tahap menikmati hasil. Pada tahap perencanaan, pelaksaan dan evaluasi, partisipasi masyarakat masih perlu ditingkatkan. Strategi peningkatan partisipasi masyarakat menggunakan strategi SO yaitu menggunakan kekuatan untuk memanfaatkan peluang.
Keyword: ekowisata, masyarakat, partisipasi

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