Judul: Pengaruh Temperamen dan Interaksi Ibu-Remaja terhadap Kecerdasan Emosi Remaja pada Keluarga dengan Ibu Bekerja di Perdesaan
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh temperamen remaja dan interaksi ibu-remaja terhadap kecerdasan emosi remaja yang memiliki ibu bekerja di wilayah perdesaan. Penelitian ini dilaksanakan di Ciampea, Kabupaten Bogor, yang dipilih secara sengaja sebagai wilayah perdesaan. Desain penelitian ini ialah cross-sectional study. Contoh dalam penelitian ini adalah remaja, yang memiliki ibu bekerja, dari empat SMP terpilih di lokasi penelitian. Jumlah contoh dalam penelitian ini adalah 80 ibu dan anak remajanya (160 partisipan) yang terpilih melalui purposive sampling. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan secara positif signifikan antara temperamen effortful control dan affiliativeness dengan interaksi ibu-remaja dan kecerdasan emosi remaja. Hasil lainnya yang ditemukan ialah kualitas interaksi ibu-remaja, yang dirasakan oleh remaja, berpengaruh sangat signifikan terhadap kecerdasan emosi yang dimiliki oleh remaja yang memiliki ibu bekerja.
Keyword: ibu bekerja, interaksi ibu-remaja, kecerdasan emosi, remaja awal, temperamen remaja

Judul: Pengaruh Interaksi Remaja-Ibu, Konsep Diri, serta Tingkat Ketergantungan pada Media Sosial terhadap Kecerdasan Emosional Remaja
Abstrak: Perkembangan kelompok usia remaja dipengaruhi oleh faktor lingkungan, baik lingkungan keluarga, teman sebaya, maupun lingkungan yang lebih luas. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh interaksi remaja dan ibu, konsep diri, serta tingkat ketergantungan pada media sosial terhadap kecerdasan emosional remaja di Kota Bekasi. Lokasi penelitian yakni di SMP Negeri dan SMP Swasta Kota Bekasi dengan melibatkan 120 siswa kelas 8. Pemilihan sekolah dilakukan secara purposive sedangkan pemilihan contoh dilakukan secara stratified random sampling. Kriteria contoh pada penelitian ini adalah remaja SMP kelas 8, memiliki orang tua utuh, dan pengguna media sosial. Data dikumpulkan melalui teknik self-administered dengan alat bantu kuesioner. Data dianalisis secara deskriptif dan inferensia. Hasil uji korelasi menunjukkan adanya hubungan antara karakteristik remaja, interaksi remaja dan ibu, konsep diri, serta tingkat ketergantungan pada media sosial dengan kecerdasan emosional remaja. Hasil uji regresi berganda menemukan bahwa ada pengaruh positif tingkat ketergantungan pada media sosial serta interaksi remaja dan ibu terhadap kecerdasan emosional remaja. Uji ini signifikan pada F(11,108)= 4,622, p ≤ 0,000 dan adjusted R²= 0,251. Artinya, semakin ketergantungan pada media sosial oleh remaja serta tingginya interaksi antara remaja dan ibu akan meningkatkan kecerdasan emosional remaja. Namun, tidak ditemukannya pengaruh yang signifikan antara konsep diri yang dimiliki remaja terhadap kecerdasan emosional remaja.
Keyword: interaksi remaja dan ibu, kecerdasan emosional, ketergantungan media sosial, konsep diri, remaja

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