Judul: Studi peranan ekoturisme terhadap pendapatan domestik sekitar kawasan wisata Taman Nasional Bali Barat dan prospek pengembangannya
Abstrak: Bagi Indonesia, dengan potensi keanekaragaman hayatinya yang cukup besar besar di dunia, setidaknya memiliki peluang sangat tinggi untuk berperan dalam industri ekoturisme. Khususnya kawasan Taman Nasional Bali Barat dengan berbagai potensi sumberdaya rekreasi yang dimiliki, merupakan kawasan yang menawarkan variasi daya tarik tersendiri bagi wisatawan. Melihat keanekaragaman flora, fauna serta keindahan bentang alam, merupakan kegiatan-kegiatan yang menarik dilakukan dan merupakan potensi sekaligus peluang besar dalam pengembangan ekoturisme yang bernilai tinggi. Upaya pengembangan ekoturisme saat ini, sebenarnya tidak saja menguntungkan bagi kelestarian lingkungan (ekologi dan budaya), namun sangat bermanfaat juga dalam pembangunan sosial-ekonomi masyarakat dari kawasan itu sendiri, terutama bermanfaat bagi terbukanya berbagai peluang/kesempatan lebih luas dalam lapangan kerja serta upaya peningkatan pendapatan keluarga. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui besamya peranan/pengaruh pengembangan kegiatan ekoturisme terhadap peningkatan pendapatan domestik, khususnya berkaitan dengan besarnya kontribusi pengeluaran wisatawan alam (domestik dan mancanegara). Disamping itu, studi ini bertujuan pula untuk mengetahui dan mendeskripsikan jenis kegiatan wisata dan kawasan-kawasan ekoturisme yang memberikan peranan terbesar serta prospeknya (yang baik) dimasa mendatang. ...
Keyword: 

Judul: Strategi pengembangan kawasan wisata Pulau Menjangan, Taman Nasional Bali Barat Propinsi Bali
Abstrak: Peranan pariwisata sebagai sumber devisa negara semakin penting dan mengalami perkembangan relatif pesat. Jika kita melihat beberapa sektor lain sebagai sumber devisa utama kini semakin menurun. Pada tahun 2005, Depparpostel mentargetkan jumlah wisman sebanyak 11,1 juta orang dan diharapkan mampu menghasilkan devisa sekitar US $ 15 milyar. Penelitian ini bertujuan untuk (1) Menduga kurva permintaan wisatawan terhadap rekreasi di Pulau Menjangan, (2) Menganalisis apakah pariwisata di Kabupaten Buleleng merupakan sektor basis dalam pembangunan wilayah Propinsi Bali, (3) Mengetahui kebutuhan investasi pariwisata di Kabupaten Buleleng, (4) Mengkaji strategi pengembangan Pulau Menjangan yang akan dilakukan dengan memperhatikan potensi yang ada. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode studi kasus, dengan satuan kasusnya adalah Pulau Menjangan, Taman Nasional Bali Barat di Propinsi Bali. Responden penelitian sebanyak 50 orang, terdiri dari 52% pria dan 48% wanita, mayoritas masuk dalam kelompok umur 21-30 tahun (50%). Berdasarkan pendidikan terakhir, 90% responden berlatar belakang pendidikan perguruan tinggi dan berdasarkan jenis pekerjaan 34% adalah pekerja swasta. Berdasarkan tingkat pendapatan diketahui bahwa proporsi terbesar (20%) memiliki pendapatan antara US $ 41,000.00 US $ 31,000.00 US $ 50,000.00, sedangkan 16% berpendapatan antara 40,000.00, dan sebagian kecil (4%) berpendapatan antara US $ 61,000.00 US $ 71,000.00. Dari prioritas kunjungan, 100% menjadikan..dst
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