Judul: Hubungan Persepsi, Pengetahuan, Keluarga dan Teman Sebaya dengan Perilaku Membaca Koran Online pada Mahasiswa TPB IPB
Abstrak: Koran Online merupakan bentuk inovasi baru media informasi saat ini. Koran online muncul sebagai bentuk perkembangan teknologi komunikasi sekaligus menjawab kebutuhan konsumen yang membutuhkan persebaran informasi yang cepat, mudah, dan instan. Secara umum penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan persepsi, pengetahuan, keluarga dan teman sebaya dengan perilaku membaca koran online pada mahasiswa Tingkat Persiapan Bersama (TPB) IPB. Penelitian ini melibatkan 100 mahasiswa TPB IPB yang menggunakan koran online yang dipilih dengan metode convenience. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara menggunakan kuisioner. Hasil penelitian menunjukan bahwa terdapat hubungan antara persepsi dengan durasi membaca koran online pada mahasiswa TPB. Sementara itu pendapatan keluarga memiliki hubungan dengan frekuensi membaca koran online pada mahasiswa TPB.
Keyword: Family, Knowledge, Online newspaper, Peers, Perception

Judul: Pengaruh Motivasi dan Perilaku Pembaca Terhadap Keputusan Dosen IPB Dalam Membaca Media Online
Abstrak: Saat ini industri media cetak mengalami masalah serius. Perkembangan teknologi di bidang komunikasi dan informasi telah menyebabkan media online tumbuh dengan cepat menggantikan fungsi media cetak. Pertumbuhan media online mendorong industri media cetak mengubah produk mereka menjadi versi online, bahkan beberapa perusahaan berhenti cetak dan tidak berproduksi lagi. Penelitian ini bertujuan (1) menganalisis pengaruh motivasi pembaca terhadap keputusan membaca media online (2) menganalisis pengaruh motivasi pembaca terhadap perilaku membaca media cetak (3) menganalisis pengaruh motivasi pembaca terhadap perilaku membaca media online (4) menganalisis pengaruh perilaku membaca media cetak terhadap keputusan membaca media online (5) menganalisis pengaruh perilaku membaca media online terhadap keputusan membaca media online. Penelitian ini dilakukan di Institut Pertanian Bogor terhadap 92 dosen IPB sebagai responden penelitian. Teknik proportional stratified random sampling digunakan dalam penelitian ini. Structural Equation Model (SEM) berbasis Smart PLS versi 2.0 dengan 4 variabel laten yang terdiri dari motivasi pembaca, perilaku membaca media cetak, perilaku membaca media online dan keputusan membaca media online digunakan dalam penelitian ini untuk menganalisis data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) motivasi pembaca mempunyai pengaruh signifikan terhadap keputusan membaca media online (2) motivasi pembaca mempunyai pengaruh signifikan terhadap perilaku membaca media cetak (3) motivasi pembaca mempunyai pengaruh signifikan terhadap perilaku membaca media online (4) perilaku membaca media cetak tidak mempunyai pengaruh terhadap keputusan membaca media online (5) perilaku membaca media online tidak mempunyai pengaruh terhadap keputusan membaca media online.
Keyword: motivasi, perilaku pembaca, media cetak, media online, SEM

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