Judul: Pengaruh pengasuhan orangtua dan teman sebaya terhadap perilaku konsumsi Napza pada remaja
Abstrak: Perilaku konsumsi narkotika, alkohol, psikotropika, dan zat adiktif atau biasa di sebut dengan napza sudah sangat mengkhawatirkan di Indonesia, khususnya pada kalangan remaja. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui pengaruh gaya pengasuhan orang tua dan teman sebaya terhadap perilaku konsumsi napza pada remaja. Populasi dalam penelitian ini adalah siswa kelas sepuluh dan sebelas SMK X di Kota Bogor, dan melibatkan 61 contoh menggunakan purposive sampling dengan karakteristik yang pernah mengkonsumsi napza. Hasil penelitian frekuensi pengkonsumsian napza remaja berada pada kategori kurang dari satu kali dalam satu minggu, dengan proporsi terbesar jenis napza yang sering dikonsumsi adalah alkohol dan ganja. Hasil penelitian menunjukan lebih dari separuh (52.46%) ayah menerapkan gaya pengasuhan permisif, sedangkan lebih dari separuh ibu (63.93%) menerapkan gaya pengasuhan otoritatif. Hasil uji regresi menunjukan gaya pengasuhan otoritatif ayah berpengaruh positif terhadap perilaku konsumsi napza pada contoh. Pengaruh positif lain pada pengkonsumsian napza juga datang dari kedekatan teman sebaya. Sementara itu, gaya pengasuhan otoriter ibu berpengaruh negatif pada perilaku itu., Consumption behavior of narcotics, alcohol, psychotropic and addictive substance or commonly called drugs is very worrying in Indonesia, especially on adolescent. This study aimed to analyze the influence of parenting styles and peer groups on drugs consumption of adolescent behavior. The population of this study were students of class ten and eleven of SMK X in Bogor City, and involved 61 sample’s taken purposively with characteris tic have ever consumed drugs. Result showed drugs consumption frequency was on less than once in a week category, with highest proportion of most frequent drugs were alcohol and marijuana. Result showed that more than half of sample’s fathers applied permissive parenting, whereas more than half of sample’s mothers applied authoritative parenting style. Regression analysis discovered father’s authoritative parenting style positively effected on sample’s drugs consumption. Another positive influence on drugs consumption also came from peers. Meanwhile, mother’s authoritarian parenting style negatively influenced on that behavior.
Keyword: Gaya Pengasuhan, Napza, Teman Sebaya

Judul: Hubungan persepsi remaja tentang gaya pengasuhan orangtua dan kelompok teman sebaya dengan pemakaian narkoba
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan persepsi remaja tentang gaya pengasuhan orang tua dan kelompok teman sebaya dengan pemakaian narkoba. Secara khusus bertujuan untuk mengetahui karakteristik keluarga (tipe keluarga, besar keluarga, posisi anak, tingkat pendidikan orang tua, dan pendapatan per kapita keluarga); mengetahui gaya pengasuhan orang tua (otoriter, demokrasi, permissif), mengetahui faktor lingkungan sosial (kelompok teman sebaya dan lingkungan sekolah); mengetahui tingkat pemakaian narkoba; menganalisis hubungan antara karakteristik keluarga, gaya pengasuhan orang tua, dan kelompok teman sebaya dengan tingkat pemakaian narkoba; dan menganalisis pengaruh karakteristik keluarga, gaya pengasuhan orang tua, dan faktor lingkungan sosial terhadap pemakaian narkoba. Penelitian dilakukan di Yayasan Permata Hati Kita (Yakita) dan Rumah Sakinah, Bogor yang dipilih secara accidental sampling. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Oktober sampai dengan bulan Desember 2002. Desain yang digunakan adalah cross sectional study. Jumlah contoh yang diambil 40 orang yang berjenis kelamin laki-laki. Data yang dikumpulkan meliputi data primer dan sekunder. Data primer meliputi data karakteristik keluarga, gaya pengasuhan orang tua, faktor lingkungan sosial, dan pemakaian narkoba. Data sekunder meliputi data keadaan umum yang dicatat dari pusat rehabilitasi Yakita dan Rumah Sakinah. Analisis dilakukan secara deskriptif dan statistik. Analisis statistik yang dilakukan menggunakan uji korelasi Spearman dan uji regresi linier berganda. Untuk karakteristik keluarga, diketahui bahwa tipe keluarga paling umum pada populasi Contoh adalah nuclear family (62.5%), memilik jumlah anggota keluarga sebanyak 5-6 orang (47.5%), merupakan anak bungsu dalam keluarganya (45%), pendidikan ayah dan ibu Contoh adalah akademi atau perguruan tinggi yaitu sebanyak 80% dan 55%, dan mempunyai pendapatan per kapita diatas Rp 1535714,00 yaitu sebesar 45%. Sedangkan untuk gaya pengasuhan orang tua, diketahui bahwa sebagian besar Contoh termasuk kedalam gaya pengasuhan agak permissif (32.5%). Untuk kelompok teman sebaya, diketahui bahwa sebagian besar Contoh masuk kedalam bentuk kelompok teman sebaya gank yaitu sebesar 67.5%, merasa terikat dengan teman sebaya yang diikutinya (80%), dan telah mempersepsikan bahwa peranan sekolah bagi mereka adalah baik (67.5%).
Keyword: gaya pengasuhan

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