Judul: Pengaruh bentuk penyajian pesan kaset audio dan lembar penuntun pada peningkatan pengetahuan ibu-ibu tentang cara penanggulangan demam berdarah di desa Trimurti, Bantul, D. I. Yogyakarta
Abstrak: Salah satu informasi cara di upaya untuk penanggulangan mempercepat diseminasi demam berdarah bagi ibu-ibu D.I. Yogyakarta ialah dengan menggunakan kaset kombinasi audio dan lembar penuntun. Media ini dipilih. murah, praktis dan sesuai sasaran.
Keyword: kaset audio, lembar penuntun, demam berdarah

Judul: Hubungan Terpaan Pesan Pencegahan Bahaya Demam Berdarah dengan Sikap Ibu Rumah Tangga (Kasus: Kelurahan Rangkapan Jaya Baru, Kota Depok)
Abstrak: Penelitian ini tentang Hubungan Terpaan Pesan Pencegahan Bahaya Demam Berdarah dengan Sikap Ibu Rumah Tangga bertujuan untuk mendeskripsikan: (1) tingkat terpaan pesan pencegahan bahaya demam berdarah berdasarkan karakteristik responden, (2) sikap pencegahan bahaya demam berdarah berdasarkan karakteristik responden, (3) hubungan antara terpaan pesan pencegahan bahaya demam berdarah dengan sikap ibu-ibu rumah tangga. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Oktober-Desember 2006. Jenis penelitian yang dilakukan adalah deskriptif korelasional. Populasi dalam penelitian ini adalah ibu-ibu rumah tangga dengan jumlah 5412 orang. Proses pengambilan sampel menggunakan cluster sampling dan penentuan jumlah sampel menggunakan rumus Slovin sehingga diperoleh hasil sebanyak 98 orang. Data dianalisis dengan menggunakan uji korelasi Product Moment. Pesan pencegahan bahaya demam brdarah lebih mudah menerpa ibu-ibu rumah tangga di kelompok usia 20-24 tahun, dengan tingkat pendidikan SMA dan tidak bekerja. Sikap pencegahan bahaya demam berdarah dapat terbentuk dengan baik pada kelompok usia 25-29 tahun, dengan latar belakang pendidikan SMA dan tidak bekerja. Hasil uji korelasi ditemukan bahwa: (1) tingkat keterdedahan ibu rumah tangga terhadap pesan pencegahan bahaya demam berdarah melalui televisi r sebesar 0,778, melalui kelompok Posyandu r sebesar 0,608, dan melalui tetangga r sebesar 0,554, (2) hubungan positif antara terpaan pesan dengan sikap ibu rumah tangga ditemukan bahwa r sebesar 0,777, (3) hubungan antara terpaan pesan dan sikap ibu rumah tangga berdasarkan karakteristik usia, yang paling tinggi keeratan korelasinya berada di kelompok usia kurang dari 20 tahun yaitu r sebesar 0,902 dengan taraf signifikansi 0,01 (sangat nyata) sedangkan berdasarkan karakteristik pendidikan yang paling tinggi keeratan korelasinya berada kelompok SD yaitu r sebesar 0,910 dengan taraf signifikansi 0,01 (sangat nyata) dan korelasi terpaan pesan dengan sikap yang paling tinggi keeratan korelasinya berasa di kelompok guru/dosen iatu r sebesar 0,880 dengan taraf signifikansi 0,05 (nyata). Hasil tersebut menunjukkan bahwa pesan-pesan yang bersifat himbauan seperti pesan pencegahan bahaya demam berdarah dalam penyampaiannya kepada khalayak sasaran harus memperhatikan aspek usia, pendidikan, dan pekerjaan khalayak sasaran. Khalayak sasaran dapat mengerti dan memahami isi pesan dengan baik jika tingkat frekwensi dan intensitas menerima pesannya tinggi sehingga dapat membentuk sikap sesuai dengan isi pesan.
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