Judul: Relationship between Elaboration of "CERDIK" Health Campaign Messages and Adolescent Attitudes (Case: Pelita Ciampea Health Vocational School)
Abstrak: Penyakit Tidak Menular (PTM) menjadi penyakit yang paling banyak menyebabkan kematian di Indonesia. Oleh karena itu, pemerintah membuat sebuah kampanye kesehatan “CERDIK” untuk pencegahan resiko Penyakit Tidak Menular (PTM) di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan elaborasi pesan kampanye “CERDIK” terhadap sikap di remaja di SMK Kesehatan Pelita Ciampea menggunakan teori elaborasi pesan. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif menggunakan instrumen kuesioner yang didukung dengan data kualitatif yang dikumpulkan melalui wawancara mendalam. Hasil penelitian menunjukkan siswa mayoritas memiliki pemahaman yang tinggi terhadap pesan, mayoritas siswa memproses pesan lebih memerhatikan substansi pesan, dan mayoritas siswa mendukung isi pesan kampanye. Uji hubungan antara tingkat elaborasi pesan dengan sikap menunjukkan adanya korelasi yang kuat, sedangkan uji hubungan rute elaborasi pesan dengan sikap tidak menunjukkan adanya korelasi., Non-communicable diseases (NCDs) are the leading cause of death in Indonesia. Therefore, the government launched a health campaign called “CERDIK” to prevent the risk of NCDs in Indonesia. This study aims to analyze the relationship between the message elaboration of the “CERDIK” campaign and the attitudes of teenagers at Pelita Ciampea Health Vocational School using the elaboration likelihood model. The research method used is a quantitative approach with questionnaires as instruments, supported by qualitative data collected through in-depth interviews. The results show that the majority of students have a high understanding of the message, most students process the message by focusing more on the substance of the message, and the majority of students support the content of the campaign message. The correlation test between the level of message elaboration and attitude shows a strong correlation, while the correlation test between the route of message elaboration and attitude does not show any correlation.
Keyword: Health Campaign, Theory of Elaboration Likelihood Model, Noncommunicable Diseases, Elaborasi Pesan

Judul: Analisis Health Belief Model Terhadap Perilaku Periksa Payudara Sendiri (SADARI) Remaja (Kasus Pada Kampanye Lovepink).
Abstrak: Kanker merupakan salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia. Jenis kanker yang paling banyak menelan angka korban jiwa adalah kanker payudara. Di Indonesia kanker payudara menduduki peringkat pertama terbanyak. Masalah lain kanker payudara adalah 70 persen penderita kanker payudara datang ke fasilitas kesehatan sudah pada stadium lanjut. Oleh karena itu, Periksa Payudara Sendiri (SADARI) dianggap menjadi upaya pencegahan kanker payudara stadium lanjut. Lovepink Indonesia merupakan organisasi yang fokus mensosialisasikan isu mengenai kesehatan payudara di sekitar Jakarta dengan komunikasi langsung melalui pendekatan komunikasi kesehatan. Salah satu model dalam komunikasi kesehatan untuk mengukur kesadaran masyarakat terhadap risiko kanker payudara adalah Health Belief Model. Jika seseorang merasa rentan dan menganggap penyakit itu serius, percaya bahwa manfaat yang di dapat lebih besar daripada hambatan, mendapat dorongan dari orang-orang serta memiliki keyakinan maka mereka akan cenderung melakukan tindakan untuk mengurangi risiko suatu penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) Mendeskripsikan karakteristik remaja dan mengukur tingkat persepsi kerentanan, keseriusan, manfaat, hambatan, isyarat untuk bertindak dan efikasi diri. (2) Menganalisis pengaruh antarvariabel Health Belief Model terhadap perilaku remaja dalam melakukan Periksa Payudara Sendiri (SADARI). Populasi penelitian ini adalah remaja peserta sosialisasi kampanye Lovepink Indonesia yang tersebar pada 4 lokasi yang berbeda. Waktu penjajakan hingga pengumpulan data Januari hingga April 2019. Metode pengumpulan data dengan kuesioner yang dibagikan langsung kepada 100 remaja dan wawancara digunakan untuk menggali informasi mengenai kampanye SADARI kepada pihak Lovepink. Teknik analisis data dengan menggunakan SPSS 23.0 untuk melihat analisis deskriptif dan PLS Smart3.0 untuk melihat pengaruh antarvariabel Health Belief Model. Hasil penelitian ini menunjukkan Kampanye Periksa Payudara Sendiri (SADARI) Lovepink sudah efektif dalam meningkatkan perilaku remaja dalam melakukan SADARI. Gaya hidup remaja merupakan gaya hidup yang tidak sehat karena sering mengonsumsi makanan siap saji, tidak berolahraga dengan minimal 3 kali dalam seminggu, tidak beristirahat dengan cukup (8 jam) per hari dan sering merasa stres. Gaya hidup yang tidak sehat merupakan salah satu indikasi seseorang berisiko tinggi terkena kanker payudara. Variabel Health Belief Model persepsi keseriusan, manfaat, hambatan dan isyarat untuk bertindak berpengaruh terhadap perilaku remaja dalam melakukan SADARI. Variabel yang paling dominan adalah isyarat untuk bertindak yang terdiri dari sumber informasi dan motivasi, jenis informasi dan motivasi serta faktor-faktor yang mendorong remaja dalam melakukan SADARI.
Keyword: Health Belief Model, kampanye periksa payudara sendiri, komunikasi kesehatan

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