Judul: Partisipasi Masyarakat dan Manfaat dalam Pengelolaan Desa Wisata di Desa Cibuntu, Kabupaten Kuningan, Jawa Barat.
Abstrak: Desa wisata merupakan suatu kawasan wisata pemukiman warga yang terdapat berbagai atraksi desa untuk mengenal lebih dekat budaya desa. Pengelolaannya bersifat partisipatif oleh masyarakat setempat. Tujuan penelitian ini yaitu melihat faktor apa saja yang memengaruhi tingkat partisipasi serta manfaat apa yang didapat oleh masyarakat. Lokasi penelitian di Desa Cibuntu, Kecamatan Pasawahan, Kabupaten Kuningan, Jawa Barat dengan total jumlah responden sebanyak 40 orang. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan instrumen kuesioner dan didukung oleh data kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan partisipasi pada tahap pelaksanaan tergolong tinggi namun pada tahap pengambilan keputusan dan evaluasi tergolong rendah. Faktor internal yang berpengaruh hanya tingkat keterkaitan pada kegiatan pengelolaan wisata. Namun pada persepsi terhadap faktor eksternal, dukungan kelompok pengurus, pemerintah desa dan sarana prasarana memberikan pengaruh yang berbeda-beda pada tiap tahapannya. Manfaat yang didapat masyarakat juga berbeda-beda tergantung tingkat partisipasinya, namun partisipasi pada tahap pelaksanaan memberikan pengaruh pada semua manfaat yaitu ekonomi, sosial budaya, maupun lingkungan.
Keyword: desa wisata, manfaat, masyarakat, partisipasi

Judul: Analisis Daya Saing dan Keberlanjutan Desa Wisata Cibuntu Kabupaten Kuningan Jawa Barat
Abstrak: Desa Wisata Cibuntu adalah salah satu destinasi wisata yang terletak di Kabupaten Kuningan. Persoalan yang dihadapi dalam pengembangan Desa Wisata Cibuntu diantaranya infrastruktur, sarana dan prasarana yang belum memadai, terbatasnya sumberdaya manusia, dan promosi wisata yang belum maksimal. Apabila hambatan ini tidak dapat diatasi dengan baik maka dapat menurunkan daya saing pariwisata Desa Wisata Cibuntu terhadap desa wisata terdekat yaitu Desa Wisata Bantaragung. Pengelolaan Desa Wisata Cibuntu juga perlu memperhatikan sisi keberlanjutan sehingga manfaatnya dapat dirasakan oleh generasi sekarang generasi yang akan datang. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis daya saing, status keberlanjutan dan strategi pengelolaan Desa Wisata Cibuntu. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah competitiveness monitor, multidimensional scalling, dan weighted sum model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Desa Wisata Cibuntu memiliki nilai daya saing lebih tinggi dari Desa Bantaragung kecuali infrastuctur development indicator dan social development indicator. Nilai keberlanjutan Desa Wisata Cibuntu sebesar 71.06 dengan status cukup berkelanjutan. Nilai ini diperoleh dari kelima dimensi keberlanjutan yaitu dimensi sosial budaya (79.53%), dimensi ekonomi (83.75%), dimensi kelembagaan (77.72), dimensi sarana prasarana (63.81%) dan dimensi ekologi (50.49). Prioritas strategi pengelolaan Desa Wisata Cibuntu adalah peningkatan infrastruktur dan fasilitas sarana prasarana.
Keyword: Competitiveness monitor, Desa Wisata Cibuntu, multidimensional scalling, weighted sum model

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