Judul: Hubungan Modal Sosial dengan Resiliensi Rumahtangga dalam Menghadapi Banjir (Kelurahan Kampung Melayu, Kecamatan Jatinegara, Jakarta Timur)
Abstrak: Rumahtangga yang sering mengalami banjir mengakibatkan kerusakan fisik maupun non fisik, sering hal ini mengakibatkan masyarakat yang selamat hampir tidak mampu lagi untuk membangun kembali kehidupannya. Rumahtangga dapat beradaptasi pasca bencana lebih baik apabila rumahtangga tersebut memiliki modal sosial yang kuat. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) Menganalisis stok modal sosial rumahtangga dan faktor-faktor yang mempengaruhi stok modal sosial, (2) Menganalisis resiliensi rumahtangga dalam menghadapi banjir, dan (3) Menganalisis hubungan modal sosial dengan resiliensi rumahtangga dalam menghadapi banji. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif didukung oleh data kualitatif dengan instrumen kuesioner dan panduan wawancara mendalam. Hasil penelitian yang diperoleh melalui uji statistik menunjukkan tidak terdapat hubungan stok modal sosial dengan resiliensi rumahtangga dalam menghadapi banjir. Hal ini terjadi karena stok modal sosial rumahtangga sangat kurang terjalin, sedangkan resiliensi meningkat.
Keyword: Food, social capital, Resiliensi

Judul: Resiliensi Komunitas Bencana Banjir Di Kelurahan Kampung Melayu Jakarta Timur
Abstrak: Resiliensi Komunitas merupkan suatu kemampuan komunitas untuk mengambil tindakan kolektif untuk memperbaiki dampak dari masalah dan kembali pada kondisi sebelum suatu bencana menimpa. Resiliensi komunitas dianggap sebagai suatu ukuran bagi komunitas dalam melakukan pemetaan terhadap nilai kerentanan dan aspek yang membuat mereka dapat kembali pada kondisi semula. Dalam upaya resiliensi komunitas, terdapat beberapa faktor yang dinilai dapat meningkatkan nilai resiliensi suatu masyarakat. Salah satu faktor yang mempengaruhi adalah modal sosial, dimana modal sosial merupakan wujud dari kelekatan anggota individu suatu komunitas. Kondisi modal sosial yang tinggi akan mempengaruhi nilai resiliensi suatu komunitas. Tujuan dari penulisan ini adalah untuk mengidentifikasi pengaruh dari modal sosial terhadap nilai resiliensi suatu komunitas. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif yang didukung oleh pendekatan kualitatif. Teknik pengumpulan data yang digunakan melalui kuesioner untuk mendapatkan data kuantitatif dan wawancara mendalam untuk mendapatkan data kualitatif. Hasil dari penelitian ini menunjukkan tidak adanya hubungan antara modal sosial dengan tingkat resiliensi masyarakat. Hal ini dapat diakibatkan oleh beberapa faktor lain yang memengaruhi kerentanan masyarakat dalam menghadapi bencana.
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