Judul: Pengaruh Partisipasi Masyarakat dalam Pemanfaatan Teknologi Biogas.
Abstrak: Biogas merupakan salah satu energi terbarukan yang dapat dijadikan bahan bakar alternatif untuk menggantikan bahan bakar seperti minyak tanah dan gas alam. Keberhasilan pengembangan pemanfaatan energi biogas di pedesaan tidak lepas dari keterlibatan masyarakat dalam setiap tahapan pengambilan keputusan hingga tahap menikmati hasil sehingga masyarakat dapat terus melakukan pengelolaan energi biogas dan merasakan manfaatnya secara berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis partisipasi masyarakat dalam pengelolaan energi biogas. Lokasi penelitian ini yaitu di Desa Cisondari, Kecamatan Pasir Jambu, Kabupaten Bandung, Provinsi Jawa Barat.Metode yang digunakan dalam penelitian adalah pendekatan kuantitatif melalui metode survei dengan kuesioner yang didukung oleh data kualtitatif melalui wawancara dan studi literatur. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara keseluruhan karakteristik pengguna biogas, bantuan pemerintah, serta karakteristik inovasi biogas mempengaruhi partisipasi masyarakat dalam pemanfaatan biogas. Dampak yang ditimbulkan dari pemanfaatan tersebut pun berpengaruh terhadap kondisi sosial ekonomi masyarakat.
Keyword: Biogas, energi, masyarakat, partisipasi

Judul: Analisis Model Pengaruh Karakteristik Demografi, Pengetahuan, dan Persepsi Terhadap Intensi Penggunaan Biogas
Abstrak: Penggunaan energi alternatif biogas merupakan salah satu solusi untuk mengatasi kelangkaan minyak bumi dan gas alam yang ada di dunia terutama Indonesia. Secara umum penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh karakteristik, tingkat pengetahuan, dan persepsi terhadap pembentukan intensi penggunaan biogas. Penelitian ini menggunakan model teori Sumarwan (2011) yang menyatakan konatif merupakan komponen ketiga dari sikap yang menggambarkan kecenderungan seseorang untuk melakukan tindakan tertentu atau keinginan membeli dari seorang konsumen (intensi). Penelitian ini terdiri dari 100 contoh yang merupakan keluarga pengguna biogas (n=50) dan pengguna nonbiogas (n=50) yang dipilih secara snowball. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dengan menggunakan kuesioner. Analisis data menggunakan uji SEM, uji korelasi Spearman dan Pearson. Hasil penelitian menunjukkan bahwa besar keluarga pengguna biogas berhubungan negatif signifikan dengan pengetahuan. Jumlah kepemilikan ternak pada pengguna biogas berhubungan positif signifikan dengan persepsi, sedangkan pengalaman beternak pengguna nonbiogas berhubungan negatif signifikan dengan persepsi. Pendidikan suami dan jumlah kepemilikan ternak pengguna biogas serta informasi pada pengguna nonbiogas berhubungan positif signifikan dengan pembentukan intensi. Hasil uji SEM menunjukkan pengetahuan memiliki pengaruh dominan terhadap pembentukan intensi penggunaan biogas.
Keyword: Biogas, Consumer behaviour, Intention, Knowledge, Perception

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