Judul: Analisis Indeks Iklim Sektor Pariwisata di Citeko Jawa Barat.
Abstrak: Pariwisata merupakan salah satu sektor ekonomi penting di Indonesia. Sebagai negara tropis, Indonesia memiliki banyak lokasi wisata alam seperti pantai dan pegunungan. Sebab itu, pengetahuan dan pemahaman tentang kondisi iklim dapat memberikan informasi mengenai kenyamanan dari tujuan wisata. Umumnya, wisatawan akan mempertimbangkan kondisi cuaca sebelum mengunjungi suatu daerah. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung indeks iklim pariwisata Citeko yang terletak di Jawa Barat, sebagai pendekatan untuk memperkirakan dampak dari kondisi iklim di daerah penelitian. THI (Indeks suhu dan kelembaban) dan TCI (Indeks iklim pariwisata) merupakan dua indeks yang digunakan dalam penelitian ini. Kedua indeks menggunakan variabel iklim sebagai masukan seperti suhu, curah hujan, kelembaban, radiasi dan kecepatan angin tahun 2001 sampai 2010. Hasil dari metode THI menunjukkan bahwa Citeko diklasifikasikan sebagai ”kondisi nyaman dengan syarat tersedia cahaya matahari”. Hasil dari metode TCI menyebutkan bahwa Citeko dikategorikan sebagai “baik”. Kategori dalam THI menyatakan radiasi matahari merupakan variabel iklim penting yang harus dipertimbangkan ketika melakukan evaluasi kenyamanan di wilayah kajian. Jika radiasi matahari digunakan sebagai variabel iklim tambahan seperti pada metode TCI, maka wilayah kajian dapat dipertimbangkan sebagai tujuan wisata yang nyaman untuk dikunjungi. Analisis sensitivitas, dihitung dengan cara memodifikasi data iklim menggunakan luaran model iklim global (CCSM) dan digunakan sebagai masukan dalam perhitungan TCI, menunjukkan bahwa wilayah kajian diproyeksikan lebih nyaman pada musim kemarau (JJA) daripada musim hujan. Hasil analisis menunjukkan metode yang digunakan dalam penelitian ini dapat digunakan sebagai alat untuk mengukur tingkat kenyamanan pada lokasi wisata.
Keyword: indeks iklim, parawisata, kenyamanan, perubahan iklim

Judul: Analisis Indeks Kenyamanan Iklim (Studi Kasus: Taman Wisata Jatim Park 2 Dan Karangkates).
Abstrak: Sektor pariwisata menjadi salah satu sektor terbesar dan andalan utama sektor ekonomi di berbagai negara termasuk Indonesia. Kenyamanan iklim merupakan salah satu elemen kunci yang harus dipertimbangkan di daerah tujuan pariwisata seperti kondisi iklim dapat menentukan kegiatan pariwisata. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kenyamanan Jatim Park 2 dan Karangkates berdasarkan tiga indeks kenyamanan yaitu: Tourism Climate Index (TCI), Holiday Climate Index (HCI) and Temperature Humidity Index (THI). Analisis ini secara khusus menenkankan untuk mengevaluasi sensitivitas dari setiap metode. Hasil berdasarkan TCI dan HCI menunjukan bahwa Jatim Park 2 lebih nyaman dibandingkan Karangkates. Sementara itu, THI menunjukan bahwa kedua taman wisata dapat digolongkan ke dalam kondisi kenyamanan yang baik. Secara musiman, HCI dan TCI menunjukan bahwa kondisi iklim yang nyaman di wilayah kajian terjadi pada musim kemarau. Hasil test sensitivitas untuk HCI dan TCI menyarankan bahwa HCI dianggap lebih baik diterapkan di daerah tropis yang memiliki curah hujan dan suhu yang relatif tinggi. Sementara itu, TCI sensitif terhadap aplikasi penentuan peringkat curah hujan. Dengan demikian, TCI harus diperhatikan jika diterapkan untuk daerah yang memiliki curah hujan dan suhu yang relatif tinggi, dan peringkat curah hujan perlu disesuaikan.
Keyword: Holiday Climate Index, Pariwisata, Tourism Climate Index, Temperature Humidity Index

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