Judul: Perilaku Komunikasi Kelompok Penerima Bantuan Pascabencana Erupsi Gunung Merapi
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah menganalisis perilaku komunikasi penerima manfaat kelompok yang mempertimbangkan karakteristik anggota, tata kelola yang baik, dan jaringan kelembagaan. Perilaku komunikasi kelompok dapat dilihat dari peran tugas kelompok, peran pemeliharaan kelompok, dan peran pemimpin. Dua kelompok diambil sebagai sampel kelompok yang menggunakan metode sensus. Analisis data menggunakan rank spearman uji korelasi didukung dengan analisis tabulasi silang. Hasilnya menunjukkan kelompok peran tugas “Citra” lebih baik dibandingkan “Merapi Bangkit”, peran pemeliharaan kelompok pada keduanya kelompok termasuk rendah karena anggotanya berperan sebagai penggerak dan pengikut. Peran pemimpin pada kedua kelompok termasuk tinggi karena para anggota menilainya peran pemimpin sebagai pemberi informasi dan koordinator anggota. Di sisi lain Di sisi lain, tata kelola kelompok “Citra” lebih baik dibandingkan “Merapi Bangkit” dan jaringan kelembagaan pada kedua kelompok termasuk moderat karena terbatas kerjasama dan kelompok baru. Secara keseluruhan tidak menunjukkan adanya korelasi antar anggota karakteristik dengan perilaku komunikasi kelompok. Hal ini disebabkan oleh hal lain faktor yang mempengaruhi. Faktor-faktor tersebut antara lain konflik internal anggota kelompok dan peran terbatas yang dimainkan anggota kelompok. Faktor-faktor yang menyebabkan terjadinya perbedaan korelasi dalam uji korelasi antar variabel adalah aktivitas kelompok “Citra” lebih dari “Merapi Bangkit”. Itu karena mendapat bantuan dan dikendalikan oleh FEA dan Dinas Pertanian Kabupaten.
Keyword: Communication behavior group, Group task role, Group maintenance role, Leader role, Limited role, Activity

Judul: Peran modal sosial dalam resiliensi komunitas menghadapi erupsi gunung merapi.
Abstrak: Dampak yang ditimbulkan akibat bencana erupsi membuat komunitas mengalami kerentanan. Agar dapat resiliensi komunitas harus dapat beradaptasi pada lingkungan pasca bencana. Penelitian ini bertujuan: (1) menganalisis kerentanan komunitas (2) menganalisis bentuk-bentuk modal sosial komunitas (3) menganalisis peranan modal sosial dalam resiliensi komunitas menghadapi erupsi. Metode penelitian menggunakan metode survey dengan 75 orang responden yang dipilih secara acak sederhana. Penelitian dilakukan di Dusun Kalitengah Lor, Desa Glagaharjo, Kecamatan Cangkringan Kabupaten Sleman D.I. Yogyakarta. Hasil penelitian ini menunjukan komunitas mengalami kerentanan yang tinggi pada saat erupsi. Komunitas memiliki modal sosial yang baik sehingga mempererat hubungan komunitas. Modal sosial komunitas juga berperan dalam resiliensi komunitas dalam menghadapi erupsi gunung berapi.
Keyword: bencana, kerentanan, erupsi, modal sosial, resiliensi komunitas

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