Judul: Peranan kerja wanita pemetik teh dan kontribusinya terhadap pendapatan rumahtangga : studi kasus di Perkebunan Teh Gunung Mas PTP XII Kabupaten Bogor Propinsi Jawa Barat
Abstrak: Tujuan praktek lapangan adalah untuk mempelajari: (1) profil rumahtangga wanita pemetik teh, (2) peranan kerja anggota rumahtang- ga wanita pemetik teh dalam kegiatan reproduktif dan produktif meli- puti diferensiasi peranan, alokasi waktu, dan pola pengambilan kepu- tusan, (3) hubungan antara kegiatan produktif wanita dengan kontri- businya terhadap pendapatan rumahtangga mereka, dan (4) mengetahui strategi yang ditempuh rumahtangga pemetik teh dalam memenuhi kebu- tuhan hidup bagi anggota keluarganya atau rumahtangganya. Adapun kegunaan dari hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan infor- masi bagi yang memerlukannya serta dapat memberikan masukan bagi para pembuat kebijaksanaan yang berkaitan dengan permasalahan kesejahtera- an tenaga buruh perkebunan khususnya tenaga wanita pemetik teh perkebunan.
Keyword: 

Judul: Kontribusi kerja wanita bagi keluarga. ( Studi kasus di Perkebunan Tambaksari PTP XIII, Desa Tambakan Kecamatan Jalancagak Kabupaten Subang )
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk melihat pola kerja wanita dan usaha-usaha yang dilakukan oleh wanita dalam mencapai cara hidup yang lebih baik dalam rumahtangga mereka, dikaitkan dengan tingkat pendapatan keluarga. Selain itu juga untuk melihat dan mengetahui pengetahuan, kecakapan serta keterampilan wanita dalam hubungan mereka sebagai tenaga pembaharuan. Pada umumnya masyarakat di desa penelitian menganggap bahwa tugas rumahtangga dan mendidik anak adalah pekerjaan wanita. Curahan waktu yang dikeluarkan per hari untuk pekerjaan rumahtangga pada wanita yang tidak mencari nafkah adalah 8,53 jam (pria 1,30 jam), sedangkan pada wanita yang mencari nafkah 6,86 jam (pria 1,70 jam). Jenis kegiatan rumahtangga yang dilakukan wanita adalah kegiatan memasak, mengasuh anak, belanja, mengambil air, mencuci pakaian dan alat rumahtangga, membereskan rumah dan menyetrika. Walaupun para wanita di daerah perkebunan menghabiskan sebagian besar waktunya untuk melakukan pekerjaan rumahtangga, tetapi tidak berarti mereka tidak mau bekerja mencari nafkah. Keadaanlah yang membuat mereka tidak dapat Dengan ikut terlibatnya wanita dalam pekerjaan produktif maka penghasilan yang diterima oleh keluarga akan lebih besar. Sumbangan keluarga yang diberikan oleh wanita sebesar 43,59 persen (pria 50,35 persen). Hal ini menunjukkan bahwa peran serta wanita pada pekerjaan produktif akan membawa perubahan yang cukup besar bagi keluarganya dalam arti ke arah perubahan yang lebih baik. Keterlibatan wanita secara langsung dalam pekerjaan pencarian nafkah tersebut merupakan kesempatan bagi wanita untuk lebih mengerti struktur masyarakat pedesaan artinya wanita itu menjadi peka terhadap hal-hal yang terjadi di luar rumahtangganya.
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