Judul: Analisis dinamika kelompok usaha ikan hias telaga biru di Desa Parigi Mekar, Kecamatan Ciseeng, Kabupaten Bogor
Abstrak: Kekuatan yang terdapat di dalam maupun di lingkungan kelompok akan menentukan perilaku anggota-anggota kelompok dalam melaksanakan kegiatan demi tercapainya tujuan bersama yang merupakan tujuan kelompok tersebut. Tercapainya suatu tujuan kelompok akan sangat ditentukan oleh tindakan maupun kegiatan yang dilakukan oleh kelompok. Untuk itu diperlukan suatu penelitian agar diketahui tingkat kedinamisan kelompok dalam mendinamiskan kelompok, serta faktor-faktor yang secara psiko-sosial mempengaruhi kedinamisan kelompok.
Keyword: 

Judul: Kapital Sosial Kelompok yang Mendukung Dinamika Kelompok Usaha Ikan Hias Telaga Biru di Desa Parigi Mekar, Kecamatan Ciseeng, Kabupaten Bogor
Abstrak: Kapital sosial dalam sebuah sistem sosial menjadi indikator "kesehatan" dan produktifitas sistem sosial yang bersangkutan. Kelompok sosial adalah salah satu bentuk sistem sosial. Ukuran yang sering digunakan untuk menilai suatu kelompok adalah dinamika kelompoknya. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dukungan kapital sosial (terdiri dari kepercayaan, jaringan sosial, dan norrna) terhadap dinamika kelompok (terdiri dari unsur tujuan kelompok, struktur kelompok, fungsi tugas, pembinaan kelompok, kekompakan kelompok, suasana kelompok, tekanan kelompok, dan keefektifan kelompok). Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi kasus dan berjenis eksplanatif. Data diperoleh dari empat informan dan empat belas responden. Berdasarkan analisis terhadap kapital sosial pada KUIH Telaga Biru diketahui bahwa tingkatan elemen kapital sosial yang paling kuat adalah pada elemen kepercayaan, terutama pada aras kepercayaan terhadap ketua KUIH Telaga Biru, pedagang pengumpul, dan supplier. Tetapi secara keseluruhan, elemen kapital sosial pada KUIH Telaga Biru merupakan aset positif bagi keberadaan kelompok terse but. Keberadaan kapital sosial sebagai aset positif KUIH Telaga Biru semakin mengalami penurunan. Hal ini diakibatkan tidak adanya atau semakin berkurangnya kegiatan yang meningkatkan semangat anggota KUIH Tclaga Biru seperti perlombaanperlombaan antara kelompok dan penghargaan-penghargaan. Kepercayaan, sebagai elemen kapital sosial, mendukung enam unsur dinamika kelo1.11pok, yaitu: unsur tujuan kelompok, struktur kelompok, pembinaan kelompok, kekompakkan kelompok, suasana kelompok, dan keefektifan kelompok. Jaringan sosial, sebagai elemen kapital sosial, mendukung lima unsur dinamika kelompok, yaitu: unsur struktur kelompok, unsur fungsi tugas kelompok, unsur pembinaan kelompok, unsur kekompakkan kelompok, dan unsur suasana kelompok. Norma sosial, sebagai elemen kapital sosial, mendukung dua unsur dinamika kelompok, yaitu: unsur pembinaan kelompok dan unsur kekompakan kelompok.
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