Judul: Analisis Perilaku Ibu Rumah Tangga Bantaran Sungai Citampian dalam Mengelola Sampah Rumah Tangga.
Abstrak: Permasalahan utama yang berada di Kabupaten Bogor adalah pencemaran sungai yang berasal sebagian besar dari limbah dari domestik. Salah satu penyebab dari permasalahan utama pencemaran sungai adalah perilaku masyarakat dalam mengelola sampah rumah tangga. Program ecovillage merupakan salah satu upaya untuk mengurangi pencemaran sungai melalui penyuluhan kepada masyarakat dalam mengelola sampah rumah tangga. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis perilaku ibu rumah tangga Bantaran Sungai Citampian dalam mengelola sampah rumah tangga. Metode yang digunakan adalah metode survei dengan menggunakan data kuantitatif berupa kuesioner yang didukung oleh data kualitatif berupa wawancara mendalam dengan ibu rumah tangga. Hasil penelitian ini menunjukkan pendapatan rumah tangga dan dukungan penyuluhan lingkungan mempengaruhi perilaku ibu rumah tangga dalam mengelola sampah rumah tangga, tepatnya pada aspek kognitif, afektif, dan tindakan.
Keyword: masyarakat bantaran sungai, perilaku, sampah rumah tangga

Judul: Analisis pemilahan sampah rumah tangga dengan pendekatan Theory of Planned Behavior
Abstrak: Sampah merupakan salah satu masalah di beberapa kota besar di Indonesia, termasuk di Bogor. Volume sampah yang bisa ditangani oleh Dinas Kota Bogor saat ini hanya sekitar 70% dari 2 800 m3 sampah per hari. Pemilahan sampah merupakan salah satu cara untuk menangani permasalahan sampah tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis perilaku pemilahan sampah rumah tangga menggunakan Theory of Planned Behavior. Penelitian ini berdesain cross-sectional study dengan 200 contoh rumah tangga di Kota Bogor yang dipilih secara convenience sampling. Hasil penelitian menunjukkan karakteristik yang berhubungan terhadap variabel TPB adalah jenis kelamin, usia, lama pendidikan, dan pendapatan per kapita, tetapi tidak ada yang berhubungan dengan intensi. Pendidikan dan pendapatan per kapita berhubungan positif dengan perilaku. Hasil uji regresi linear menunjukkan hanya evaluasi perilaku pemilahan sampah dan keyakinan pengendalian yang mempengaruhi intensi. Uji regresi intensi terhadap perilaku pemilahan sampah menunjukkan adanya pengaruh antara intensi terhadap perilaku pemilahan sampah. Implikasi dari hasil penelitian ini adalah melakukan edukasi atau sosialisasi kepada masyarakat mengenai pemilahan sampah dan menyediakan sarana dan pra sarana program pemilahan sampah untuk meningkatkan perilaku pemilahan sampah rumah tangga.
Keyword: Behavior, Household, Intention, Theory of Planned Behavior, Waste separation, Human ecology, Cross sectional study, Capital income, Regression analysis, Waste problem

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