Judul: Tingkat pendapatan dan perubahan pengeluaran rumah tangga dalam kondisi krisis ekonomi: Studi kasus di Desa Tajur Kecamatan Citeureup Kabupaten Bogor
Abstrak: Krisis ekonomi baru-baru ini berdampak terhadap kondisi sosial ekonomi masyarakat, antara lain penduduk miskin, meningkatnya pengangguran, meningkatnya harga kebutuhan pokok termasuk beras. Meningkatnya harga beras telah menyebabkan banyak rumahtangga sulit memenuhi kebutuhan makanan dari beras: Pemerintah telah lama menganjurkan diversifikasi pangan terutama sumber karbohidrat, namun adanya budaya makan nasi sebagai indikator kemakmuran menyebabkan sebagian besar masyarakat sangat tergantung pada beras. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat pendapatan rumahtangga dan besarnya penurunan pendapatan, melihat perubahan pengeluaran rumahtangga baik makanan maupun bukan makanan akibat terjadinya krisis ekonomi serta menelaah apakah terjadi perubahan konsumsi beras per kapita akibat kenaikan harga beras. Metode penelitian bersifat deskriptif menggunakan data primer dan sekunder. Sampel rumahtangga ditetapkan secara Cluster Sampling. Data menunjukkan bahwa tingkat pendapatan rumahtangga dari beragam mata pencaharian di wilayah penelitian, Desa Tajur tergolong rendah; rata-rata per kapita sebesar 37.625,95 rupiah per bulan. Distribusi pendapatan menggunakan kriteria Bank Dunia tergolong merata, baik pada tingkat pendapatan rumahtangga maupun pendapatan per kapita. Mengacu pada kriteria BPS tentang batas kemiskinan, maka Desa Tajur tergolong miskin, hanya PNS dan ABRI yang tidak tergolong miskin.
Keyword: 

Judul: Pola Konsumsi Beras Rumah Tangga berdasarkan Golongan Pendapatan dan Faktor-faktor yang memengaruhinya
Abstrak: Beras merupakan pangan pokok bagi sebagian besar masyarakat Indonesia. Konsumsi beras paling besar berasal dari konsumsi rumah tangga. Setiap rumah tangga akan berbeda status sosial ekonomi yang dilihat berdasarkan tingkat pendapatan. Pengeluaran konsumsi rumah tangga salah satunya konsumsi beras dapat menjadi indikator untuk melihat gambaran keadaan kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk melihat gambaran pola konsumsi beras rumah tangga di Kota Bogor dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi konsumsi beras rumah tangga di Kota Bogor. Data yang digunakan adalah data primer dan data sekunder. Metode Analisis yang digunakan adalah Ordinary Least Square (OLS) dengan model regresi linier berganda dan analisis deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor-faktor yang memengaruhi pola konsumsi beras rumah tangga pendapatan tinggi adalah pendapatan rumah tangga. Faktor yang memengaruhi pola konsumsi beras rumah tangga pendapatan menengah adalah harga beras dan umur kepala rumah tangga. Sementara itu, faktor yang memengaruhi pola konsumsi beras rumah tangga pendapatan rendah adalah harga beras, umur kepala rumah tangga, dan status perkawinan kepala rumah tangga.
Keyword: Beras, Pendapatan, Pola Konsumsi, Rumah Tangga

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