Judul: Akses Informasi, Pengetahuan, Persepsi Risiko, dan Niat Penggunaan Alat Kontrasepsi
Abstrak: Upaya untuk menurunkan angka kelahiran melalui penggunaan alat kontrasepsi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan akses informasi, pengetahuan, persepsi risiko dengan niat penggunaan responden terhadap alat kontrasepsi. Responden dalam penelitian ini adalah wanita usia subur (15-49 tahun) dan belum menggunakan alat kontrasepsi yang diambil dengan metode purposive sampling sebanyak 60 orang. Data dikumpulkan melalui wawancara menggunakan kuesioner. Hasil menunjukkan bahwa lama pendidikan suami responden, lama pendidikan responden, usia suami responden, usia responden, jumlah sumber informasi dan sumber informasi yang dipercaya berhubungan dengan pengetahuan. Namun, tidak ada variabel yang berhubungan dengan persepsi risiko. Persepsi risiko antara alat kontrasepsi hormonal dan non hormonal berbeda nyata pada risiko fungsi, fisik, keuangan, sosial, waktu dan hilangya kesempatan. Akan tetapi, persepsi risiko antara alat kontrasepsi hormonal dengan non hormonal secara keseluruhan tidak berbeda nyata. Sementara itu, niat penggunaan berhubungan lama pendidikan suami responden.
Keyword: Information, Intention of the use, Knowledge, Perceived risk

Judul: Adopsi Inovasi Program Keluarga.
Abstrak: Pertumbuhan penduduk Indonesia yang semakin cepat menimbulkan kekhawatiran akan meledaknya jumlah penduduk sehingga dapat menimbulkan permasalahan di berbagai bidang. Salah satu upaya pemerintah untuk menekan laju pertumbuhan penduduk adalah dengan melakukan difusi inovasi program keluarga berencana (KB) khususnya penggunaan metode kontrasepsi. Penelitian ini bertujuan menganalisis tingkat pengetahuan, tingkat persepsi, dan keputusan akseptor KB pada tahap konfirmasi adopsi metode kontrasepsi serta faktor-faktor yang mempengaruhinya. Responden merupakan wanita usia subur yang pernah menggunakan metode kontrasepsi. Responden yag dipilih sebanyak 40 pasangan wanita usia subur. Responden dipilih dengan metode sample random sampling. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa tingkat pengetahuan akseptor KB mengenai metode kontrasepsi tergolong tinggi. Tingkat persepsi akseptor KB tentang ciri keuntungan relatif, kerumitan, dan kemudahan dicoba tergolong tinggi. Tingkat persepsi akseptor KB tentang ciri kesesuaian dan kemudahan diamati metode kontrasepsi tergolong sedang. Mayoritas akseptor KB memutuskan untuk melanjutkan penggunaan metode kontrasepsi pada tahap konfirmasi adopsi metode kotrasepsi. Motivasi dan ketersediaan sarana berpengaruh terhadap tingkat persepsi akseptor KB tentang ciri keuntungan relatif metode kontrasepsi. Usia, motivasi, dan frekuensi mengakses media massa berpengaruh terhadap tingkat persepsi akseptor KB tentang ciri kemudahan diamati metode kontrasepsi. Jumlah tanggungan rumah tangga, motivasi, dan frekuensi mengunjungi sumber informasi berpengaruh terhadap keputusan akseptor KB pada tahap konfirmasi adopsi metode kontrasepsi.
Keyword: adopsi, difusi, inovasi, program keluarga berencana

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