Judul: Peranan kerja wanita pemetik teh dan kontribusinya terhadap pendapatan rumahtangga : studi kasus di Perkebunan Teh Gunung Mas PTP XII Kabupaten Bogor Propinsi Jawa Barat
Abstrak: Tujuan praktek lapangan adalah untuk mempelajari: (1) profil rumahtangga wanita pemetik teh, (2) peranan kerja anggota rumahtang- ga wanita pemetik teh dalam kegiatan reproduktif dan produktif meli- puti diferensiasi peranan, alokasi waktu, dan pola pengambilan kepu- tusan, (3) hubungan antara kegiatan produktif wanita dengan kontri- businya terhadap pendapatan rumahtangga mereka, dan (4) mengetahui strategi yang ditempuh rumahtangga pemetik teh dalam memenuhi kebu- tuhan hidup bagi anggota keluarganya atau rumahtangganya. Adapun kegunaan dari hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan infor- masi bagi yang memerlukannya serta dapat memberikan masukan bagi para pembuat kebijaksanaan yang berkaitan dengan permasalahan kesejahtera- an tenaga buruh perkebunan khususnya tenaga wanita pemetik teh perkebunan.
Keyword: 

Judul: Analisis Gender dan Kesejahteraan Rumah Tangga Pekerja Perkebunan Teh (Kasus: PT. Perkebunan Nusantara VIII Gunung Mas, Desa Tugu Selatan, Kecamatan Cisarua, Kabupaten Bogor, Provinsi Jawa Barat).
Abstrak: Tenaga kerja perempuan banyak terserap dalam kegiatan yang dilakukan pada perkebunan teh, tetapi pada umumnya peran perempuan di perkebunan teh belum optimal.Hal ini menyebabkan kondisi perempuan terpuruk dengan kesejahteraan yang rendah. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengidentifikasi karakteristik rumah tangga pekerja perkebunan teh (2) mengidentifikasi tingkat kesetaraan gender rumah tangga pekerja perkebunan teh (3) mengidentifikasi kesejahteraan rumah tangga pekerja perkebunan teh (4) menganalisis hubungan antara karakteristik rumah tangga dengan tingkat kesejahteraan rumah tangga pekerja perkebunan teh, dan (5) menganalisis hubungan antara tingkat kesetaraan gender dengan kesejahteraan rumah tangga pekerja perkebunan teh. Teknik pengambilan sampel dari penelitian ini adalah probability sampling dengan menggunakan metode cluster sampling berdasarkan tipe rumah tangga pekerjaan suami pemetik teh yaitu tipe rumah tangga pertanian, Industri, dan jasa. kemudian data diolah menggunakan analisis tabulasi silang dan uji Rank Spearman. Hasil penelitian menunjukkan: (1) karakteristik rumah tangga pekerja perkebunan teh tipe rumah tangga pertanian, Industri, dan jasa menunjukan hasil yang serupa. (2) ada ketidaksetaraan gender dalam akses dan kontrol terhadap sumber daya dan manfaat (3) tingkat kesejahteraan rumah tangga pekerja perkebunan teh berada pada tingkat rendah ke sedang (4) variabel karakteristik rumah tangga memiliki korelasi yang kuat antara tingkat pendidikan dengan tingkat kesejahteraan rumah tangga pekerja perkebunan teh tipe rumah tangga pertanian, dan (5) kesetaraan gender dalam rumah tangga pekerja perkebunan teh tipe rumah tangga pertanian memiliki korelasi yang kuat antara akses terhadap manfaat dan kontrol terhadap sumberdaya dengan tingkat kesejahteraan rumah tangga.
Keyword: gender, kesejahteraan, perkebunan teh

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