Judul: Pengaruh Pengetahuan tentang Air Minum, Motivasi hemat, dan Aktivitas terhadap Perilaku Kebiasaan Minum
Abstrak: Tujuan penelitian ini untuk menganalisis perbedaan pengetahuan tentang air minum, motivasi hemat, aktivitas, dan perilaku kebiasaan minum berdasarkan jenis kelamin dan menganalisis pengaruh pengetahuan tentang air minum, motivasi hemat, dan aktivitas terhadap perilaku kebiasaan minum pada mahasiswa IPB. Desain penelitian yang digunakan ialah desain studi cross sectional dengan menggunakan metode survei dengan alat bantu instrumen berupa kuesioner. Metode pemilihan contoh yang digunakan adalah convenience sampling. Jumlah responden dalam penelitian ini adalah 150 orang dengan perbandingan yang sama antara jenis kelamin laki-laki dan perempuan. Hasil penelitian menggunakan uji independent t-test menunjukkan tidak terdapat perbedaan antara pengetahuan air minum, motivasi hemat, aktifitas dan perilaku kebiasaan minum berdasarkan jenis kelamin. Hasil uji regresi logistik model pertama menunjukkan bahwa uang saku berpengaruh negatif signifikan dan aktivitas berpengaruh positif signifikan terhadap jenis minuman yang disukai. Hasil uji regresi logistik model kedua menunjukkan bahwa jenis kelamin dan aktivitas berpengaruh positif signifikan terhadap frekuensi minum.
Keyword: pengetahuan tentang air minum, motivasi hemat, aktivitas, perilaku kebiasaan minum

Judul: Pengaruh Pengetahuan Food Waste, Motivasi Lingkungan, dan Opini terhadap Perilaku Menggunakan Air
Abstrak: Air adalah sangat penting bagii makhluk hidup unttuk kelangsungan aktivitasnya.. Kegiatan manusia seharrii--hari unttuk melakukan aktifitas tak lepas darii fungsi air.. Memasak, mencuci,, mandi hingga proses kerja tubuh manusia menggunakan air untuk metabolisme. Gaya hidup konsumen yang berbeda--beda menimbulkan tanggapan yang berbeda maka faktor demografis yang terdiri dari jenis kelamin dan uang saku mendorong untuk dilakukannya penelitiian ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pengetahuan food waste,, motivasi lingkungan,, dan opini terhadap periilaku konsumsi air pada laki--laki dan perempuan. Desain penelitiian ini adalah cross sectional study yang menggunakan wawancara dengan alat bantu instrrumen berupa kuesionerr.. Penarikan sampell penelliittiian dilakukan secara convenience sampling di Kantin Saptta Institut Pertanian Bogor dengan karratterristik sampell berrupa mahasiiswa S1 akttiiff yang sedang makan attau miinum dii Kanttiin Sapta dengan jumlah 150 sampel.. Hasil penelitian menggunakan uji beda ((independent samplle T-- test)) ttiidak menunjjukan adanya perrbedaan yang signifiikan antara jenis kelamin pada variabel pengetahuan food waste,, mottiivasii lingkungan,, dan opiinii.. Berdasarkan uji regresi uang saku per bulan berpengaruh posittiff signifikan terhadap perilaku menggunakan air.. Namun pengetahuan food waste memiliki pengarruh negattif signifikan terhadap iuran penggunaan air.. Sementtarra itu motivasi lingkungan memilliki pengaruh negatif signiffiikan terhadap indikator pengeluaran untuk minum perbulan dan pengelluarran untuk minum dalam wakttu 24 jam
Keyword: ffood wastte, perriillaku menggunakan air, gaya hidup, motivasi, food wastte

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