Judul: Hubungan Karakteristik Acara Telenovela dengan Periaku Ibu Rumah Tangga di kabupaten Badung, Bali
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji: (1) aspek kognisi ibu rumahtangga dengan adanya acara telenovela, (2) aspek afeksi ibu rumahtangga dengan adanya acara telenovela, (3) hubungan karakteristik acara telenovela dengan perilaku ibu rumah tangga dengan adanya acara telenovela. Penelitian dilakukan di Kabupaten Badung, yaitu di Desa Petang (Badung Utara) berbasis pertanian dan di Kelurahan Kuta (Badung Selatan) berbasis non pertanian. Populasi penelitian adalah ibu rumahtangga yang menonton acara telenovela baik bekeja (IB) maupun tidak bekeja (ITB). Sampel penelitian adalah unit rumah tangga dan sebagai responden adalah ibu rumahtangga bekeja dan tidak beke j a yang rnenonton acara telenovela. Jumlah sampel sebanyak 60 ibu rumahtangga di masing-masing desa dan setiap desa diambil 30 ibu rumahtangga bekeja dan tidak dengan menggunakan metode acak sederhana (stratifid random sampling).
Keyword: 

Judul: Perilaku menonton televisi siang hari dan hubungannya dengan jenis kegiatan yang dilakukan ibu rumahtangga sambil menonton : Kasus pada dua kelurahan di Kecamatan Rasa Na'e, Kabupaten Bima
Abstrak: Dalam kehidupannya, manusia selalu beraktivitas dan bertindak. Aktivitas atau tindakan tersebut dapat terjadi karena adanya pendorong atau motif-motif untuk mencapai tujuannya. Motif ini akan berubah menjadi motivasi apabila daya penggeraknya telah menjadi aktif. Demikian pula halnya dengan penggunaan media massa. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengetahui pengaruh tingkat pendidikan terhadap motivasi menonton, (2) mengetahui pengaruh umur terhadap motivasi menonton, (3) mengetahui pengaruh tingkat keterlibatan dalam organisasi terhadap motivasi, (4) mengetahui pengaruh motivasi menonton terhadap lama menonton, (5) mengidentifikasi pengaruh ciri-ciri individu dan ciri-ciri rumah tangga terhadap perilaku menonton, (6) mengetahui pengaruh perilaku menonton terhadap jenis kegiatan yang dilakukan sambil menonton, dan (7) melihat perbedaan penggunaan waktu untuk menonton televisi antara ibu rumah tangga yang memiliki parabola dengan ibu rumah tangga yang tidak memiliki parabola. Penelitian dilakukan di kelurahan Pena To'i dan Kelurahan Raba Ngodu, kecamatan Rasa Na'e, kabupaten Bima. Penelitian dilaksanakan dari bulan Juli-September 1996. Lokasi dipilih secara sengaja (purposive). Responden dalam penelitian ini terdiri dari ibu rumah tangga yang memiliki parabola dan ibu rumah tangga yang tidak memiliki parabola, dipilih dengan menggunakan metode pemilihan sampel acak sederhana (simple random sampling). Total responden dalam penelitian ini adalah 80 orang. Motivasi ibu rumah tangga dalam menonton televisi siang hari dipengaruhi oleh umur dan tingkat pendidikan. Semakin tinggi umur, maka motivasi ibu rumah tangga dalam menonton televisi cenderung untuk mencari informasi, dan semakin tinggi tingkat pendidikan, maka motivasi ibu rumah tangga cenderung untuk mencari informasi. Motivasi menonton tidak mempengaruhi lama ibu rumah tangga dalam menonton televisi. Demikian pula halnya dengan ciri-ciri individu dan ciri-ciri rumah tangga...
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