Judul: Pengaruh komunikasi iklan pangan melalui media televisi terhadap perilaku konsumsi pangan : Kasus satu rukun tetangga di kelurahan Pangadegan, Kecamatan Pancoran, Jakarta Selatan
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perilaku keluarga dan anak dalam hal konsumsi pangan dengan adanya iklan pangan dan hasil olahannya di televisi, serta mengi- dentifikasi berbagai faktor yang mempengaruhi perilaku konsumsi tersebut. Penelitian ini dilakukan selama enam minggu terhadap 9 rumah tangga di RT 001 RW 08 Kelurahan Pengadegan. Dari setiap rumah tangga diwawancarai ibu rumah tangga untuk mengetahui perilaku konsumsi keluarga; seorang anak usia 6 sampai 18 tahun dan seorang anak dengan usia lebih dari 18 tahun untuk mengetahui pola jajan anak. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dengan menggunakan 3 macam kuesioner yaitu: kuesioner full enu- meration survey, kuesioner rumah tangga, dan kuesioner untuk anak. Data sekunder dikumpulkan dari Kantor Kelura- han Pengadegan, Kecamatan Pancoran, dan PT Surindo Utama, serta Persatuan Perusahaan Periklanan Indonesia (PPPI). ...
Keyword: 

Judul: Hubungan komunikasi iklan pangan melalui media TV dengan perilaku jajan anak di SDN polisi IV kotamadya Bogor
Abstrak: Secara umum penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan komunikasi iklan pangan melalui media TV terhadap perilaku jajan anak. Penelitian ini dilakukan di SD Negeri Polisi IV, Kotamadya Bogor, Jawa Barat, pada bulan Januari April 2001. Contoh penelitian adalah anak SD kelas 4 dan kelas 5. Karena kelas yang diteliti adalah kelas paralel maka dipilih satu kelas pada masing-masing kelas secara acak. Setelah dilakukan pengacakan pada masing-masing kelas, erkumpul responden sebanyak 77 orang, yang meliputi 39 orang dari kelas 4a, dan 38 orang dari kelas 5a. Analisis data menggunakan program komputer Mikrosoft Excel for Windows dan SPSS for Window ver. 10.1 Sebagian besar responden mempunyai tingkat interaksi dengan teman dalam kategori sedang (39%) dan kategori tinggi (35%). Sikap responden terhadap iklan paling banyak berada pada kategori netral (54,8%). Sebanyak 98,7% responden menyatakan telah mengenal /melihat iklan iklan pangan yang ditayangkan di TV. Tingkat kesukaan responden terhadap iklan iklan pangan yang ditayangkan di TV sebagian besar berada pada kategori sedang (57,1%). Lima iklan produk pangan yang paling disukai responden yaitu Silverqueen, Coco Krunch, Paddle Pop, Mc. Donald dan Conello. Tingkat frekuensi konsumsi responden terhadap produk pangan, sebagian besar termasuk dalam kategori jarang (39,0%). Sebagian besar responden mempunyai tingkat pengenalan terhadap iklan yang ditayangkan di TV dengan kategori baik, meskipun mereka termasuk yang mengalokasikan waktu untuk menonton TV dengan kategori rendah, sedang dan tinggi. Hal ini juga didukung oleh uji statistik yaitu tidak adanya hubungan yang nyata (p > 0,05) antara lamanya anak mengalokasikan waktu untuk menonton TV dengan tingkat pengenalan terhadap iklan. Hubungan lama menonton TV dengan kesukaan terhadap iklan pangan. menunjukkan sebagian besar responden (39,0%) dengan lama menonton TV kategori rendah dan tingkat kesukaan terhadap terhadap iklan sedang Ada 1 (1,3%) responden dengan lama menonton TV termasuk ke dalam kategori tinggi namun mempunyai tingkat kesukaan terhadap iklan yang rendah. Berdasarkan uji statistik korelasi Spearman ditemukan adanya hubungan (p<0,05) antara durasi waktu untuk menonton TV dengan tingkat kesukaan terhadap iklan. Lama responden menonton TV dikaitkan dengan sikap anak terhadap iklan pangan menunjukkan bahwa menonton TV dengan kategori rendah (<3 jam) per hari responden paling banyak mempunyai kategori sikap yang netral terhadap iklan pangan, demikian juga untuk kategori sedang (3-5 jam) per hari dan tinggi (>5 am) per hari. Berdasarkan uji statistik Spearman tidak ada hubungan yang nyata (p>0,005) antara lamanya menonton TV dengan sikap anak terhadap iklan pangan. Jika frekuensi jajan anak dikaitkan dengan durasi anak menonton TV dalam sehari dapat dapat diketahui bahwa sebagian besar responden mempunyai tingkat frekuensi jajan yang sering, baik pada kelompok yang mengalokasikan waktu untuk menonton TV dalam kategori rendah, sedang maupun tinggi. Uji korelasi Spearman menunjukkan tidak adanya hubungan (p>0,05) antara waktu yang digunakan untuk menonton TV dengan frekuensi jajan. Kesukaan terhadap iklan paling banyak pada kategori sedang untuk responden yang termasuk pada frekuensi jajan jarang, sedang maupun sering. Hubungan antara besar uang saku responden tiap hari dengan frekuensi jajan anak memperlihatkan semakin tinggi besar uang jajan, semakin sering frekuensi jajan. Uji korelasi Spearman menunjukkan tidak adanya hubungan (p > 0,05) antara besar uang jajan dengan frekuensi jajan
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