Judul: Pola Sensitivitas Wilayah Kekeringan di Cilegon Banten
Abstrak: Kekeringan adalah salah satu kendala utama yang mempengaruhi ketahanan pangan dan mata pencaharian. Di Provinsi Banten terdapat 4 kabupaten yang beresiko terkena bencana kekeringan dan salah satunya ialah Kota Cilegon. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pola sensitivitas wilayah kekeringan di Kota Cilegon. Kekeringan dapat dilihat baik dari aspek fisik maupun sosial. Parameter fisik antara lain curah hujan, jenis tanah, kedalaman tanah, dan kemiringan lahan. Dalam penelitian digunakan data rata-rata curah hujan selama 30 tahun (1987-2017). Parameter sosial yang diamati adalah total populasi untuk mengidentifikasi kebutuhan air penduduk. Metode penelitian yang digunakan adalah metode overlay dan skoring. Tingkat sensitivitas dibedakan menjadi rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi. Hasil analisis menunjukkan daerah dengan tingkat sensitivitas rendah di Kota Cilegon tersebar di Kecamatan Pulomerak, Grogol, Ciwandan, dan Purwakarta. Daerah dengan klasifikasi sedang dan tinggi tersebar di seluruh Kecamatan yang terdapat di Kota Cilegon, sedangkan yang tergolong klasifikasi sangat tinggi tersebar di Kecamatan Purwakarta. Nilai indeks kekeringan yang untuk Kota Cilegon mencapai 50,89%.
Keyword: populasi, curah hujan, kebutuhan air

Judul: Kajian Kerentanan Desa-desa terhadap Bencana terkait Iklim di Kabupaten Cirebon
Abstrak: Maraknya bencana yang terjadi beberapa tahun terakhir merupakan bukti yang nyata terjadi. Seiring waktu berjalan frekuensi dan intensitas bencana semakin banyak dan kejadian cuaca ekstrem yang kian sering. Hal yang perlu diperhatikan yaitu objek dari bencana terkait iklim. Untuk itu, salah satu upaya dalam menentukan prioritas aksi adaptasi dan mitigasi bencana akibat dampak perubahan iklim semakin banyak dilakukan. Salah satu penelitian yang sering dilakukan yaitu menilai suatu wilayah terkait kerentanan terhadap dampak perubahan iklim. Tujuan penelitian ini adalah menilai indeks kerentanan Kabupaten Cirebon dan menentukan prioritas wilayah terkait yang rentan terhadap dampak perubanah iklim. Analisis kerentanan dilakukan dengan penentuan tujuan, menyusun kriteria dan indikator. Kriteria yang dipakai dalam penelitian ini yaitu keterpaparan, sensitivitas dan kapasitas adaptasi. Indikator yang dipilih merupakan indikator biofisik dan sosial-ekonomi dari desa-desa yang dinilai tingkat kerentanannya. Metode pembobotan yang digunakan yaitu metode penetapan nilai berdasarkan hasil survei pakar terkait kerentanan dan bencana. Indeks kerentanan ditentukan berdasarkan sistem kuadran. Terdapat 5 kuadran yang dipakai dalam penelitian ini. Semakin besar kuadran yang dimiliki suatu desa, maka semakin rentan desa tersebut. Sebagian besar wilayah Kabupaten Cirebon rentan terhadap bencana iklim. Indikator yang paling banyak menentukan nilai Indeks Keterpaparan dan Sensitivitas yaitu keberadaan sistem irigasi dan mata pencaharian utama masyarakat desa. Setiap desa juga masih harus meningkatkan terkhusus indikator pendapatan asli desa yang masih kurang. Desa-desa yang dekat laut di Wilayah Cirebon Barat memiliki nilai kerentanan yang tinggi dibandingkan dengan desadesa yang jauh dengan laut. Desa-desa di wilayah Cirebon Timur hampir sebagian besar rentan terhadap bencana iklim.
Keyword: Vulnerability, vulnerability index, exposure, sensitivity, adaptation capacity, disaster

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