Judul: Analisis Pola Konsumsi daerah Perkotaan dan Pedesaan serta Keterkaitannya dengan Karakteristik Sosial Ekonomi di Propinsi Banten
Abstrak: Indikator tingkat kesejahteraan terkait konsumsi adalah tingkat kemiskinan. Tingkat kemiskinan merupakan salah satu indikator yang berkaitan langsung dengan kemampuan masyarakat di dalam memenuhi kebutuhan dasar sehari-hari. Di dalam memenuhi kebutuhannya, individu atau rumahtangga memiliki prilaku atau kebiasaan konsumsi yang menggambarkan pola konsumsi rumahtangga. Pola konsumsi dari sisi teori ekonomi pada dasarnya dipengaruhi oleh beberapa faktor diantaranya harga dan pendapatan (pengeluaran). Dari tipologi wilayah terdapat perbedaan pola konsumsi daerah perkotaan dan pedesaan. Karakteristik sosial ekonomi seperti tingkat pendidikan, jumlah anggota rumahtangga diduga juga memiliki keterkaitan terhadap model konsumsi. Tujuan penelitian secara umum untuk mengetahui dan menganalisis dampak atau pengaruh dari faktor-faktor karakteristik sosial ekonomi seperti tingkat pendidikan kepala rumahtangga selain harga dan pendapatan dalam mempengaruhi pola konsumsi makanan dan non makanan di perkotaan dan di pedesaan.
Keyword: 

Judul: Kualitas Konsumsi Orang Dewasa di Perkotaan dan Pedesaan.
Abstrak: Tujuan penelitian adalah menganalisis perbedaan kualitas konsumsi orang dewasa di daerah perkotaan dan pedesaan. Desain penelitian adalah cross sectional study, melibatkan 87 contoh terdiri dari 43 orang contoh di perkotaan dan 44 orang contoh di pedesaan. Penelitian dilaksanakan di Kelurahan Limus Nunggal, Cibeureum dan Desa Bojong Kembar, Cikembar keduanya berada di Sukabumi. Data yang dikumpulkan adalah karakteristik individu, kualitas konsumsi, pengetahuan gizi, dan status kesehatan dengan wawancara menggunakan kuisioner, sedangkan status gizi dan lemak tubuh didapat dengan pengukuran langsung tinggi badan, berat badan, lemak tubuh total, dan lemak viseral. Kualitas diet diukur menggunakan Healthy Eating Index (HEI). Terdapat perbedaan signifikan pengetahuan gizi, status gizi, lemak tubuh total, tingkat kecukupan energi dan lemak antara masyarakat perkotaan dan masyarakat pedesaan, namun tidak terdapat perbedaan lemak viseral, status kesehatan, tingkat kecukupan protein dan karbohidrat, serta skor HEI. Skor pengetahuan gizi contoh di perkotaan lebih baik dibandingkan dengan contoh di pedesaan. Status gizi, persen lemak tubuh, dan lemak viseral lebih baik di pedesaan karena contoh dengan kategori baik atau sehat paling banyak terdapat dipedesaan. Tingkat kecukupan energi dan zat gizi lebih besar di perkotaan dibandingkan dengan contoh di pedesaan. Tidak terdapat hubungan antara kualitas konsumsi dengan pengetahuan gizi, status gizi, persen lemak tubuh, lemak viseral, dan status kesehatan.
Keyword: healthy eating index, kualitas konsumsi, orang dewasa, perkotaan dan pedesaan

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