Judul: Analisis determinan ketahanan pangan rumah tangga di kota Medan
Abstrak: Tujuan umum dari penelitian ini adalah menganalisis determinan ketahanan pangan rumah tangga di kota Medan. Sedangkan tujuan khususnya (1) Mengetahui karakteristik rumah tangga (umur kepala rumah tangga, ukuran rumah tangga, pendidikan kepala rumah tangga, dan pengeluaran), (2) Menganalisis pola konsumsi pangan rumah tangga, (3) Menganalisis konsumsi zat gizi (energi dan protein) dan tingkat kecukupan energi serta tingkat kecukupan protein rumah tangga, (4) Menganalisis hubungan karakteristik rumah tangga dengan ketahanan pangan rumah tangga, (5) Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi ketahanan pangan rumah tangga . Desain penelitian yang digunakan adalah Cross Sectional Study. Penelitian ini dilakukan pada bulan Maret 2009 sampai dengan November 2009. Penelitian dilakukan di daerah Kota Medan yaitu di Kecamatan Medan Kota (1 Kelurahan) dan Kecamatan Medan Denai (1 Kelurahan). Penentuan lokasi penelitian diambil secara purposive berdasarkan tingkat kemiskinan sedang 15- 20%. Contoh sebanyak 120 rumah tangga dipilih secara stratified random sampling yang meliputi keluarga Pra sejahtera dan KS 1,2,3. Penelitian ini merupakan bagian dari penelitian yang berjudul “Analisis Model Penanggulangan Masalah Kelaparan pada Masyarakat Sumatera Utara (SUMUT)”.
Keyword: 

Judul: Analisis ketahanan pangan rumah tangga miskin dan penerapan modal sosial (studi kasus pada rumah tangga miskin di kecamatan Tanah Sareal dan kecamatan Bogor Timur, Kota Bogor )
Abstrak: Keterbatasan sumberdaya alam menyebabkan kemampuan rumah tangga di daerah perkotaan untuk memenuhi kebutuhan pangannya sangat bergantung kepada kemampuan ekonomi rumah tangganya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis : (1) karakteristik sosio demografi dan ekonomi rumah tangga miskin; (2) ketahanan pangan pada rumah tangga miskin; (3) status gizi balita dan keterkaitannya dengan ketahanan pangan dan kualitas pengasuhan pada rumah tangga miskin; dan (4) kondisi modal sosial dan potensinya dalam menguatkan ketahanan pangan dan kualitas pengasuhan pada rumah tangga miskin di lokasi penelitian. Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah cross sectional study. Penelitian dilakukan di wilayah Kota Bogor yaitu di Kelurahan Kedung Jaya, Kecamatan Tanah Sareal dan Kelurahan Tajur, Kecamatan Bogor Timur. Penetapan kedua kelurahan tersebut sebagai lokasi penelitian dilakukan secara purposive dan dilaksanakan selama 5 bulan (April-Agustus 2006). Populasi penelitian ini adalah seluruh rumah tangga miskin di Kota Bogor yang didata oleh BPS Kota Bogor sebagai data dasar untuk mencairkan dana Bantuan Langsung Tunai (BLT) Tahap I Tahun 2005 dengan jumlah contoh 61 rumah tangga miskin.
Keyword: 

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