Judul: Persepsi masyarakat penambang dan pengolah kapur terhadap aktivitas penambangan di desa Redisari kawasan ekokarst Gombong Selatan, Kebumen Jawa Tengah
Abstrak: Kawasan Karst oleh IUCN merupakan kawasan yang penting untuk dilindungi. Kawasan Ekokarst adalah kawasan yang dilindungi dan tidak boleh ada kegiatan pemanhtan sumberdaya yang berlebih. Namun menjadi Kawaasan Ekokarst bukan berarti bebas dari kegiatan eksploitasi. Masyarakat tetap menambang batuan gamping yang ada. Kawasan Ekokarst Gombong Selatan yang parah addah di Dusun Kalikarag, Desa Redisari: Kab. Kebumen (KO,2 004). Masyarakat disana menambang dan mengolah kapur secara terus- menerus. Tingkah laku mereka dapat diobservasi secara langsung yaitu menambang dan mengolah kapur. Namun perlu diketahui sikap dan persepsi mereka yang sebenarya untuk mengetahui apa yang mereka inginkan jika tidak menambang.
Keyword: 

Judul: The behavior of Positive Deviance People on The Mountain Village of Masigit Karst Citatah Conservation Efforts.
Abstrak: Karst Citatah merupakan salah satu kawasan karst yang terdapat di Jawa Barat yang merupakan areal penambangan batu kapur yang mempekerjakan masyarakat sekitar. Desa yang mempunyai interaksi yang tinggi dengan kawasan adalah Desa Gunung Masigit yang mayoritas masyarakatnya bekerja di sektor pertambangan. Namun terdapat kelompok masyarakat yang mempunyai perilaku berbeda dengan masyarakat lainnya karena menganggap kegiatan penambangan dapat merusak kawasan dan mengganggu kesehatan. Kelompok ini disebut kelompok penyimpangan positif (positive deviance) karena kebiasaan-kebiasaan yang dilakukan oleh kelompok dan atau individu ini berbeda dengan individu lainnya terhadap sumberdaya yang sama, yang cendrung mengarah kepada hal-hal yang positif terhadap lingkungannya (Zuldesni 2009). Penelitian dilakukan selama dua bulan yaitu Desember 2011 sampai Januari 2012. Alat yang digunakan dalam penelitian adalah peta kawasan Karst Citatah, perekam suara, panduan wawancara, kamera, buku catatan harian dan buku catatan harian. Pengumpulan data dilakukan melalui empat metode yaitu metode survei, observasi, wawancara dan studi pustaka. Wawancara dilakukan terhadap masyarakat penambang, kelompok penyimpangan positif dan masyarakat nontambang. Perilaku kelompok penyimpangan positif terhadap perlindungan kawasan Karst Citatah adalah melakukan kegiatan penanaman di areal bekas penambangan yang bekerja sama dengan pemerintah dan stakeholder, melakukan pembersihan di sekitar Goa Pawon yang merupakan Cagar budaya prasejarah dan objek wisata prasejarah serta aksi larangan penambangan yang dilakukan atas kerjasama kelompok penyimpangan positif dengan pemerintah dan FP2KC (Forum Pemuda Peduli Karst Citatah) dan KRCB (Kelompok Riset Cekungan Bandung). Kegiatan ini dilakukan dengan penyematan pita merah putih dengan panjang 750 meter dan lebar 110 meter yang di pasang di sekeliling puncak Gunung Masigit sebagai bukti pelarangan penambangan. Perilaku positif ini dipengaruhi oleh persepsi masyarakatnya karena menganggap masih banyak sumberdaya lain yang apabila dikelola dengan baik akan memberikan penghasilan seperti pertanian. Faktorfaktor yang mempengaruhi perilaku penyimpangan positif antara lain umur, kesehatan, pengalaman, akses terhadap sumberdaya, lingkungan sosial dan ekonom
Keyword: 

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