Judul: Analisis Dampak Ekonomi dan Daya Dukung Kawasan Wisata Gunung Pananjakan Taman Nasional Bromo Tengger Semeru
Abstrak: Indonesia merupakan negara yang memiliki berbagai potensi wisata. Banyak tempat yang menjadi daya tarik bagi para wisatawan lokal maupun mancanegara untuk datang berlibur ke Indonesia, salah satunya adalah Taman Nasional Bromo Tengger Semeru (TNBTS). Taman Nasional Bromo Tengger Semeru merupakan salah satu objek wisata di Jawa Timur yang didalamnya terdapat banyak obyek wisata menarik yang bisa dinikmati, seperti Wisata Sunrise di Gunung Penanjakan. Banyaknya jumlah wisatawan yang berkunjung memberikan dampak ekonomi pada masyarakat sekitar, namun hal tersebut juga dapat memberikan dampak negatif bagi lingkungan akibat adanya potensi over carrying capacity. Di sisi lain pembatasan jumlah pengunjung sesuai carrying capacity diduga dapat menurunkan dampak ekonomi kawasan Gunung Pananjakan. Oleh karena itu perlu dikaji dampak ekonomi dari kegiatan wisata dan daya dukung kawasan Gunung Pananjakan terhadap kegiatan wisata, serta pengaruh penerapan jumlah pengunjung sesuai carrying capacity terhadap dampak ekonomi di kawasan wisata Pananjakan. Metode yang digunakan adalah metode deskriptif, Keynesian Multiplier Effect dan analisis daya dukung kawasan. Hasil penelitian menunjukkan Keynesian Multiplier Effect adalah lebih dari 1 atau wisata Gunung Pananjakan telah memberikan dampak ekonomi pada masyarakat lokal, kawasan wisata Gunung Pananjakan telah mengalami over carrying capacity pada saat peak season, dan bila jumlah pengunjung dibatasi sesuai dengan carrying capacity akan mengakibatkan penurunan dampak ekonomi kawasan.
Keyword: dampak ekonomi, daya dukung kawasan, Gunung Pananjakan, multiplier effect, TNBTS

Judul: Manfaat Ekonomi dan Analisis Stakeholder Wisata Alam Gunung Pananjakan 1 Taman Nasional Bromo Tengger Semeru
Abstrak: Kegiatan wisata alam merupakan upaya yang dilakukan taman nasional untuk mengatasi permasalahan trade-off antara kepentingan ekologi dan ekonomi. Salah satu taman nasional di Indonesia yang menerapkan upaya ini adalah Taman Nasional Bromo Tengger Semeru (TNBTS). Lokasi wisata alam yang sudah dikembangkan salah satunya adalah Gunung Pananjakan 1 yang berada di bawah tanggung jawab Resort Pengelolaan Taman Nasional Gunung Pananjakan. Pelaksanaan dan pemenuhan kebutuhan kegiatan wisata alam di Gunung Pananjakan 1 melibatkan berbagai stakeholder. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengestimasi nilai manfaat ekonomi wisata alam bagi masyarakat sekitar Gunung Pananjakan 1, mengestimasi kontribusi kegiatan wisata alam dalam memenuhi kebutuhan pelestarian TNBTS, dan mengidentifikasi peran stakeholder dalam kegiatan wisata alam di Gunung Pananjakan 1. Metode yang digunakan adalah analisis pendapatan, analisis stakeholder (aktor grid), dan analisis deskriptif kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan estimasi manfaat ekonomi wisata alam Gunung Pananjakan 1 bagi masyarakat memberikan rata-rata pendapatan wisata sebesar Rp 2,598,648.29 per bulan. Kegiatan wisata memberikan kontribusi tinggi terhadap pendapatan total (61.93%) dan kontribusi sangat tinggi terhadap covering pengeluaran rumah tangga (123.53%). Estimasi manfaat ekonomi wisata alam bagi pelestarian TNBTS menunjukkan apabila Penerimaan Negara Bukan Pajak dapat digunakan secara langsung, kegiatan wisata alam mampu memberikan kontribusi sangat tinggi dalam memenuhi kebutuhan pelestarian TNBTS (167.83%). Secara umum, stakeholder kegiatan wisata alam Gunung Pananjakan 1 sudah mendukung kegiatan wisata alam yang memberikan manfaat ekonomi dan ekologi, namun masih terdapat beberapa stakeholder yang perlu meningkatkan peran dan kapasitas.
Keyword: covering, ekologi, stakeholder, TNBTS, wisata

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