Judul: Komunikasi Keluarga, Strategi Nafkah, dan Ketahanan Keluarga Orang Tua Tunggal
Abstrak: Penelitian ini bertujuan menganalisis hubungan karakteristik keluarga, komunikasi keluarga, strategi nafkah dan ketahanan keluarga orang tua tungggal. Penelitian menggunakan desain cross sectional. Pemilihan tempat penelitian di pilih secara purposive di Kecamatan Haurgeulis, Kabupaten Indramayu. Contoh dalam penelitian ini adalah keluarga cerai hidup serta memiliki anak usia sekolah sebanyak 60 orang dengan teknik penarikan contoh menggunakan metode purposive. Responden pada penelitian ini adalah ibu. Data dikumpulkan melalui wawancara dengan menggunakan kuesioner. Hasil penelitian menemukan bahwa strategi nafkah yang banyak digunakan adalah rekayasa sumber nafkah dan pola nafkah ganda. Usia ibu berhubungan positif signifikan dengan strategi nafkah dan ketahanan keluarga. Lama perceraian berhubungan positif signifikan dengan ketahanan keluarga. Komunikasi ibu dengan anak berhubungan positif signifikan dengan ketahanan keluarga.
Keyword: ketahanan keluarga, komunikasi keluarga, strategi nafkah

Judul: Beberapa Faktor Yang Mempengaruhi Ketahanan Keluarga Orangtua Tunggal
Abstrak: Secara umum penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi ketahanan keluarga pada orangtua tunggal. Secara khusus, penelitian ini bertujuan untuk : (1) mengidentifikasi karakteristik ibu pada keluarga Orangtua tungg al, (2) mengidentifikasi komunikasi, waktu bersama, penghargaan, tanggung jawab , strategi keluarga dan ketahanan keluarga pada keluarga Orangtua tunggal, (3) mengetahui hubungan antara variabel-variabel penelitian, ( 4) Menganalisis factor-faktor yang mempengaruhi ketah anan keluarga. Penelitian ini menggunakan rancangan cross sectional study. Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Bogor, Jakarta Selatan, dan Jakarta Barat. Penelitian dilaksanakan selama dua bulan dimulai pada bulan Oktober sampai Desember 2004. Contoh dalam penelitian adalah janda cerai dua tahun yang sudah mempunyai anak. Contoh dipilih menggunakan Snowballing Method sebanyak 30 keluarga Responden penelitian ini adalah ibu. Jenis data yang dikumpulkan dalam penelitian ini meliputi data primer, yaitu: (1) karateristik contoh (nama, umur, pendidikan terakhir, pekerjaan, pendapatan dan santunan mantan suami), (2) ketahanan keluarga, (3) komunikasi, (4) waktu bersama, (5) penghargaan, (6) tanggung jawab, (7) strategi keluarga. Analisis data dilakukan secara statistik deskriptif dan inferensial menggunakan program SPSS 10.0 for windows. Sedangkan untuk uji statistik digunakan Uji korelasi Spearman, Uji Regresi Logistik. Dari hasil penelitian diketahui bahwa persentase terbesar umur contoh termasuk dalam kategori dewasa awal (53.3%), jumlah anak yang dipunyai adalah satu (33.3%), jenis peke1jaannya adalah pembantu rumah tangga (34.4%). Persentase terbes ar pendidikan contoh adalah tidak tamat/tarnat SD, sebagian besar contoh (83.3%) merupakan keluarga berpendapatan rendah (< RpS0.000 - 366.667/kap/bulan). Dalam hal komunikasi contoh dalam keluarga, sebagian besar contoh dalam kategori sedang (60%), sedangkan dalam hal waktu bersama contoh dalam keluarga sebagian besar contoh dalam kategori jarang (76.7%). Lebih dari separuh penghargaan contoh dalam keluarga berada pada kategori baik (56.7%), demikian juga dengan tanggung jawab contoh dalam keluarga, sebanyak 80% contoh berada pada kategori baik. Dalam penelitian ini tidak ditemukan contoh yang bertanggung jawab kategori buruk. Lebih dari separuh contoh mempunyai strategi keluarga kategori buruk (70%), dalam penelitian ini tidak ditemukan contoh yang mempunyai strategi keluarga kategori baik. Sementara itu untuk ketahanan keluarga sebagian besar contoh, yaitu sebanyak 76,6% berada dalam kategori buruk. Hasil uji korelasi Spearman menunjukkan adanya hubungan positif antara jumlah anak dengan usia contoh, begitu juga dengan pendapatan perkapita dengan pendiclikan terakhir contoh (p<0.05). Tidak ada hubungan antara karakteristik contoh dengan komunikasi contoh dalam keluarga…..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