Judul: Studi Pemanfaatan Kawasan Laut Pasir Di Taman Nasional Bromo Tengger Semeru
Abstrak: Taman Nasional Bromo Tengger Semeru merupakan satu-satunya kawasan konservasi yang mempunyai keunikan berupa laut pasir. Metode yang digunakan untuk melihat persepsi pengunjung dan masyarakat menggunakan kuesioner dalam bentuk close ended dan menggunakan teknik skala likert . Analisis data dilakukan secara deskriptif dan menggunakan uji statistik chi square. Persepsi dari responden mendapatkan skor 5 (agak setuju) untuk jenis kegiatan yang dilakukan dan kondisi kawasan. Responden memberikan skor 3 (kurang setuju) untuk sumberdaya alam yang dimanfaatkan. Uji chi square untuk aspek persepsi menunjukkan bahwa nilai X2 hitung < X2tabel sebesar 0,95 < 12,59 hal ini menyatakan bahwa jawaban dari responden tidak memiliki perbedaan/ hubungan terhadap pertanyaan yang diberikan. Responden memberikan skor 5 (agak setuju) terhadap dampak ekonomi dan dampak ekologi yang ditimbulkan dari kegiatan pemanfaatan. Uji chi square untuk aspek dampak menunjukkan bahwa nilai X2 hitung > X2tabel sebesar 13,83 > 7,81 hal ini menyatakan bahwa jawaban dari responden memiliki perbedaan/ hubungan terhadap pertanyaan yang diberikan.
Keyword: dampak kegiatan pemanfaatan, laut pasir, pemanfaatan kawasan

Judul: Alternatif Pengelolaan Sampah di Kawasan Wisata Laut Pasir Taman Nasional Bromo Tengger Semeru.
Abstrak: Kawasan Laut Pasir merupakan salah satu objek wisata di kawasan Taman Nasional Bromo Tengger Semeru. Keindahan dan keunikan alam yang dimiliki kawasan Laut Pasir menjadi daya tarik wisata sehingga jumlah kunjungan wisatawan ke kawasan Laut Pasir meningkat setiap tahun. Kegiatan wisata di kawasan Laut Pasir memberikan dampak positif, namun disamping itu kegiatan wisata memberikan dampak negatif bagi lingkungan yaitu limbah wisata berupa sampah yang dapat menurunkan kualitas dan kelestarian lingkungan. Penelitian bertujuan untuk mengidentifikasi potensi timbulan sampah dari kegiatan wisata di kawasan Laut Pasir, mengidentifikasi pengelolaan sampah di kawasan Laut Pasir, mengestimasi biaya dan manfaat ekonomi dari alternatif pengelolaan sampah di kawasan Laut Pasir, dan mengestimasi biaya yang bersedia dibayarkan pelaku usaha dan wisatawan di kawasan Laut Pasir terhadap implementasi pengelolaan sampah untuk menjaga kelestarian kawasan. Metode yang digunakan adalah analisis deskriptif, Benefit Transfer, dan Contingent Valuation Method. Hasil penelitian menunjukkan jumlah sampah wisata yang berasal dari wisatawan dalam satu tahun kunjungan mayoritas berupa sampah plastik, sedangkan jumlah sampah wisata yang berasal dari pelaku usaha mayoritas berupa sampah organik. Pengelolaan sampah di kawasan Laut Pasir saat ini masih menggunakan sistem kumpul angkut buang, sedangkan alternatif pengelolaan sampah yang akan dilakukan di kawasan Laut Pasir yaitu pembangunan TPS 3R (reuse, reduce, recycle). Estimasi biaya keseluruhan pengadaan sistem TPS 3R sebesar Rp175,347,376/tahun dan estimasi manfaat ekonomi dari penjualan sampah dalam sistem TPS 3R sebesar Rp171,016,120.45/tahun. Nilai kesediaan membayar wisatawan dan pelaku usaha terhadap implementasi pengelolaan sampah dapat memenuhi biaya operasional dan biaya investasi TPS 3R sebesar 421.54%. Oleh karena itu, proyek TPS 3R layak untuk dimplementasikan.
Keyword: benefit transfer, contingent valuation method, TPS 3R

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