Judul: Penilaian Potensi Objek Daya Tarik Wisata Alam di Jalur Pendakian Kawinda To’i Taman Nasional Tambora.
Abstrak: Taman Nasional Tambora memiliki potensi wisata alam yang tinggi, sehingga perlu dilakukan penelitian mengenai penilaian potensi wisata alam yang terdapat di jalur pendakian Kawinda To’i TN Tambora dan pengembangan Objek Daya Tarik Wisata Alam di jalur pendakian tersebut. Data diperoleh menggunakan metode observasi dan wawancara dan dianalisis menggunakan pedoman Analisis Daerah Operasi Objek dan Daya Tarik Wisata Alam (ADOODTWA) dari Direktorat Jenderal Perlindungan Hutan dan Konservasi Alam. Objek dan daya tarik di jalur pendakian Kawinda To’i TN Tambora memperoleh nilai 755 yang tergolong dalam klasifikasi sedang. Kondisi ini menandakan bahwa jalur pendakian Kawinda To’i TN Tambora memiliki potensi yang dapat dikembangkan menjadi destinasi wisata alam. Pengembangan wisata alam di jalur pendakian Kawinda To’i TN Tambora dilakukan pada tiga aspek prioritas yaitu aksesibilitas, sarana dan prasarana penunjang serta akomodasi.
Keyword: penilaian potensi, Taman Nasional, Tambora, wisata alam

Judul: Studi Pengembangan Wisata di Taman Nasional Rawa Aopa Watumohai Kabupaten Konawe Selatan Provinsi Sulawesi Tenggara
Abstrak: Sampai saat ini pengembangan wisata untuk kegiatan ekowisata di Indonesia khususnya di Kawasan Konservasi terus ditingkatkan, selain merupakan pendekatan strategi pengelolaan kawasan konservasi juga sebagai salah satu instrumen mendorong dan meningkatkan pemanfaatan potensi dan mengenalkan keunggulan alamnya menjadi tujuan wisata yang menarik. Namun hingga kini pengembangan wisata untuk kegiatan ekowisata khususnya di Kawasan Konservasi belum merata diimplementasikan di seluruh Kawasan konservasi di Indonesia. Salah satu Taman Nasional yang memiliki potensi yang tinggi namun belum di upayakan pengembangan wisata secara optimal untuk kegiatan ekowisata adalah Taman Nasional Rawa Aopa Watumohai. Penelitian ini bertujuan untuk (1) mendeskripsikan objek wisata dan menilai potensi wisata yang terdapat di TNRAW (2) menjelaskan pola permintaan wisata di TNRAW (3) merumuskan arah pengembangan ekowisata di TNRAW. Data yang dikumpulkan meliputi potensi objek wisata dan pengunjung TNRAW. Analisis yang dilakukan dengan mengggunakan metode Avenzora (2008) dan deskriptif kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa objek wisata berupa Anggrek (Phalaenopsis amboinensis), Julang Sulawesi (Ryticeros Cassidix) dan Bukit modus memiliki daya tarik wisata yang tinggi sehingga potensial untuk dikembangkan sebagai objek utama ekowisata. Permintaan wisata menunjukkan bahwa (1) sebagian besar pengunjung adalah laki-laki dengan usia remaja (15-23 tahun), dominan berasal dari kabupaten Konawe Selatan dengan pendidikan dominan SMA dan pekerjaan sebagai pegawai Swasta (2) motivasi pengunjung terutama Jelajah bukit modus (3) persepsi pengunjung terhadap objek wisata bahwa bukit modus dan muara lanowulu memiliki kondisi yang memuaskan untuk dikunjungi sementara berfoto merupakan kegiatan pertama yang dilakukan dan memuaskan serta disenangi ketika berada di lokasi objek yang dikunjugi. Sedangkan persepsi pengunjung terhadap kualitas pelayanan bahwa unsur responsive merupakan pelayanan yang dianggap cukup baik, sementara pada fasilitas wisata bahwa fasilitas yang dianggap cukup tersedia dan baik kondisinya adalah fasilitas penunjang. Arah pengembangan ekowisata di TNRAW antara lain diversifikasi produk wisata, peningkatan promosi, serta pelayanan dan fasilitas yang diberikan hendaknya sesuai dengan kebutuhan dan keinginan pengunjung, peningkatan profesionalitas SDM (Sumber Daya Manusia).
Keyword: Pengembangan wisata, potensi objek wisata, permintaan 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