Judul: Kajian Sumberdaya Situ Mustika untuk Pengembangan Ekowisata di Wana Wisata Situ Mustika, Kota Banjar, Jawa Barat
Abstrak: Situ Mustika merupakan danau buatan yang memiliki potensi alam yang indah. Situ Mustika dibuat pada tahun 1965 untuk memenuhi kebutuhan air masyarakat sekitar dan RSU Banjar. Kemudian sejak tahun 1985, Situ Mustika telah ditetapkan menjadi objek wisata oleh Perum Perhutani Ciamis. Pemanfaatan situ baik untuk kebutuhan sehari-hari maupun sebagai objek wisata menimbulkan masalah karena kurang optimalnya pengelolaan kawasan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik potensi dan permasalahan sumberdaya di kawasan Wana Wisata Situ Mustika; menganalisis kesesuaian wisata dan daya dukung kawasan dalam pemanfaatan wisata perairan untuk pengelolaan dan pengembangan ekowisata; menghitung nilai ekonomi kegiatan wisata dalam pengembangan potensi yang berkelanjutan; dan mengkaji sistem pengelolaan sumberdaya wisata di Wana Wisata Situ Mustika. Penelitian ini berlangsung dari bulan April sampai Juli yang dilakukan di Wana Wisata Situ Mustika, Kota Banjar, Jawa Barat. Analisis data yang digunakan adalah analisis potensi wisata, kesesuaian wisata, daya dukung kawasan, dan analisis nilai ekonomi wisata.
Keyword: 

Judul: Kajian Potensi Sumberdaya Situ Wanayasa untuk Pengembangan Ekowisata di Kabupaten Purwakarta, Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui potensi ekowisata dan permasalahan yang terdapat di kawasan Situ Wanayasa, mengidentifikasi kesesuaian dan daya dukung kawasan dan menentukan alternatif strategi dalam pengelolaan dan pengembangan Situ Wanayasa secara optimal. Analisis data yang digunakan adalah analisis potensi wisata, kesesuaian wisata, daya dukung kawasan dan SWOT. Penelitian ini berlangsung dari bulan April sampai Mei 2009 di Situ Wanayasa. Potensi wisata Situ Wanayasa mencakup kualitas air, pemandangan alam, daya tarik flora, budaya dan sosial masyarakat yang terdapat di sekitar kawasan. Secara umum potensi wisata tersebut mendukung dan cocok untuk pengembangan kegiatan wisata. Berdasarkan analisis kesesuaian wisata, kegiatan memancing dapat dilakukan di lokasi tiga, bersepeda air di lokasi satu dan berperahu di lokasi dua. Lokasi empat dapat digunakan untuk duduk santai, lokasi lima untuk kegiatan outbond, lokasi enam untuk berkemah. Pada bagian lokasi empat dan enam dapat dibuat sarana untuk kegiatan flying fox. Daya dukung kawasan Situ Wanayasa sebesar 371 orang/hari. Pada lokasi satu, jumlah maksimum wisatawan yang dapat ditampung sebesar 54 orang/hari. Pada lokasi dua, daya dukung kawasan sebesar 66 orang/hari. Maksimum 37 wisatawan/hari dapat ditampung di lokasi tiga untuk memancing. Kegiatan duduk santai di lokasi empat memiliki nilai daya dukung kawasan sebesar 106 orang/hari. Lokasi lima dapat menampung wisatawan sebanyak 41 orang/hari, sedangkan lokasi enam untuk kegiatan berkemah memiliki daya dukung sebanyak 34 orang/hari. Adapun jumlah wisatawan yang dapat ditampung oleh lokasi yang potensial untuk flying fox adalah 32 orang/hari. Berdasarkan analisis SWOT didapatkan pengembangan dan pengelolaan yang merupakan prioritas utama strategi alternatif pengelolaan kawasan yaitu peran serta instansi terkait dalam melakukan pengoptimalkan pengembangan potensi sumberdaya kawasan namun perlu kesesuaian tata letak dan ruang serta tidak melebihi daya dukung kawasan.
Keyword: Ecotourism potential, carrying capacity, SWOT, area management

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