Judul: Keragaan konsumsi energi dan protein rumahtangga petani dengan pola usahatani yang berbeda di Kabupaten Jember
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di dua desa yaitu Desa Sabrang Kecamatan Ambulu dan Desa Kertosari Kecamatan Pakusari, keduanya di Kabupaten Jember. Unit analisa adalah rumahtangga petani dengan pola usahatani yang berbeda. ...
Keyword: Energy, Protein, konsumsi energi

Judul: Cadangan pangan dan keragaman konsumsi pangan rumah tangga pada empat agroekologi di Kabupaten Jember, Provinsi Jawa Timur
Abstrak: Penelitian ini bertujuan 1) Mengidentifikasi aspek sosio demografi masyarakat di Kabupaten Jember. 2) Mengidentifikasi keragaman konsumsi pangan rumah tangga di Kabupaten Jember. 3) Mengidentifikasi jenis dan jumlah cadangan pangan rumah tangga di Kabupaten Jember. 4) Menguji hubungan faktor sosio demografi dengan besarnya cadangan pangan rumah tangga. 5) Menguji hubungan besarnya cadangan pangan rumh tangga dengan konsumsi rumah tangga. Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Jember, Provinsi Jawa Timur selama pada bulan November-Mei 2005. Contoh penelitian adalah rumah tangga yang berada pada desa yang mewakili wilayah agroekologi tanaman pangan, pantai, kapur dan kota sebanyak 375 rumah tangga. Lokasi penelitian ini dipilih secara purposive dengan pertimbangan kemudahan akses dan kesesuaian wilayah dengan tipe agroekologi yang ingin dikaji. Penelitian ini menggunakan desain cross sectional study. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer meliputi data yang diperoleh berdasarkan observasi dan wawancara langsung dengan kepala keluarga menggunakan kuesioner yang meliputi data mengenai keadaan sosio demografi rumah tangga, konsumsi, aspek sosial ekonomi dan persepsi mengenai cadangan pangan. Data konsumsi pangan meliputi jumlah, jenis dan frekuensi konsumsi pangan selama satu minggu terakhir yang dikumpulkan dengan menggunakan Semi Quantitative Food Frequency Questionare (SQ-FFQ). Data sekunder meliputi data produksi pangan utama, data jumlah rumah tangga dan sosio demografi wilayah penelitian. Sedangkan data menegenai dimensi sosial budaya dikumpulkan dengan menggunakan Focus Group Discusion (FGD) dengan tokoh masyarakat setempat. Data yang diperoleh dari hasil penelitian dikategorikan dan diolah dengan menggunakan tabulasi silang, kemudian dianalisis secara deskriptif dan inferensial Korelasi Pearson digunakan untuk menguji hubungan antar variabel dengan menggunakan program komputer Microsoft Excell dan SPSS 11,0. Kandungan energi dan protein dari konsumsi makanan pada data dianalisis dengan menggunakan program Survey Konsumsi Gizi. Sebagian besar kepala keluarga berumur >40 tahun, mayoritas lulus SD, pekerjaan utama kepala keluarga adalah petani pemilik dan sebagian besar tidak mempunyai pekerjaan tambahan. Mayoritas berpenghasilan <1,5 juta perbulan. Pada umumnya rumah tangga mempunyai televisi sebagai sumber informasi keluarga. Kepemilikan lahan rumah tangga berupa sawah dan pekarangan terluas rata-rata berada di agroekologi tanaman pangan, rata-rata kebun terluas pada agroekologi kapur dan rata- rata rumah terluas berada di agroekologi kota. Jumlah produksi pangan rumah tangga (kg/tahun) di Kabupaten Jember terbesar adalah jagung yang sebagian besar berasal dari rumah tangga di agrokologi kapur, terbesar kedua adalah beras yang terbanyak disumbangkan berasal dari agroekologi tanaman pangan. Produksi perikanan terbesar adalah ikan tongkol yang sebagian besar disumbangkan dari agroekologi pantai, sedangkan produksi pangan di agroekologi kota lebih beragam. ...
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