Judul: Keragaan ketahanan pangan rumah tangga pada masyarakat petani: studi kasus di wilayah kerja Balai Penyuluhan Pertanian Ujung Menteng Daerah Khusus Ibukota Jakarta
Abstrak: Tujuan penelitian ini ialah untuk mempelajari ketahanan pangan rumahtangga pada masyarakat petani dan faktor-faktor yang diduga mempengaruhinya, rumahtangga. pendidikan meliputi Kepala rumahtangga, luas sawah garapan, pendapatan serta pengeluaran pangan. Penelitian ini dilakukan di dua Kelurahan yaitu Kelurahan Cakung dan Ujung Menteng yang termasuk Wilayah Kerja Balai Penyuluhan Pertanian (WKBPP) Ujung Menteng DKI Jakarta. Responden penelitian sebanyak 60 rumahtangga petani dengan luas sawah garapan ≤ 3 Ha, dan mempunyai anak balita. Data yang dikumpulkan berupa data sekunder dan data primer. Data sekunder diperoleh dari kantor Kelurahan, diusahakan, produksi padi yang dihasilkan, pola konsumsi kantor Kecamatan dan dari Kantor Pemerintah Daerah Khusus Ibukota Jakarta. Sedangkan data primer yang meliputi data identitas rumahtangga, luas sawah yang pangan pokok, pendapatan dan pengeluaran pangan, diperoleh melalui wawancara langsung kepada responden. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa pola konsumsi pangan pokoknya adalah pola beras, dan Jumlah kalori yang dikonsumsi sehari-hari rata-rata sebanyak 84% berasal dari beras, sehingga beras dijadikan indikator utama dalam perhitungan ketahanan pangan. Dari seluruh responden yang dinyatakan cukup tahan pangan sebanyak 44 rumahtangga (73.3%) dan yang kurang tahan 16 rumahtangga (26.6%). Dari kelima peubah, ternyata hanya dua peubah saja yang dapat mempengaruhi ketahanan yaitu luas sawah dan besar rumahtangga. pangan rumahtangga Hasil lain yang diperoleh, bahwa dari petani dengan pengusahaan sawahnya < 1 Ha, memiliki ketahanan pangan yang kurang. rumahtangga tidak selalu Hal ini dipengaruhi antara lain oleh pekerjaan sampingan di luar usahatanı, besar rumahtangga, dan lainnya.
Keyword: 

Judul: Model evaluasi ketahanan pangan rumahtangga petani
Abstrak: revalensi gizi kurang di pedesaan (26,9 %) relatif lebih tinggi daripada prevalensi di perkotaan (21,8 %). Keadaan gizi masyarakat disebabkan antara lain oleh ketidakcukupan konsumsi pangan. Kondisi tersebut mengisyaratkan perlu adanya penilaian dan upaya peningkatan ketahanan pangan rumahtangga terutama petani. Ketahanan pangan rumahtangga petani perlu mendapat perhatian serius karena mempunyai ni1ai strategis dalam mendukung terselenggaranya pembangunan nasional yang berkelanjutan serta merupakan indikator penting keberhasilan pembangunan karena mencerminkan tingkat kesejahteraan masyarakat. Sekitar 51,6 % rumah tangga di Indonesia menggantungkan hidupnya di sektor pertanian. Rumahtangga petani tersebut termasuk kelompok rawan pangan baik secara ekonomis maupun ekologis. Ketahanan pangan rumahtangga sangat tergantung pada akses terhadap sumberdaya yang ditunjukkan oleh kesempatan kerja, peningkatan pendapatan, pelayanan umum dan dukungan sosial. Akses tersebut dapat ditingkatkan antara lain melalui pembangunan pertanian dan pedesaan yang memperhatikan dimensi kesadaran ekologi dan penguasaan teknologi yang ramah lingkungan. Pengembangan pertanian merupakan bagian dari pemecahan masalah lingkungan. Ketahanan pangan merupakan rangkaian ti.ga komponen utama yaitu ketersediaan dan stabilitas pangan (food availability and stabilityj, kemudahan memperoleh pangan (food accessibility) dan pemanfaatan pa.-igan (food utilization). Oleh karena itu ketahanan pangan rumahtangga petani dapat dipahami berdasarkan sistem pangan dan gizi. ..dst
Keyword: ketahanan pangan; pangan rumahtangga; modal sosial; pengelolaan agrosistem

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