Judul: Faktor-Faktor yang Memengaruhi Kesadaran (Awareness) UMKM terhadap Dana Pensiun (Studi Kasus pada UMKM Kecamatan Citeureup).
Abstrak: Kepemilikan dana pensiun dapat menjamin kesejahteraan bagi pesertanya ketika mereka sudah mencapai usia pensiun, baik untuk pekerja maupun pemilik usaha. Meskipun demikian, belum semua pelaku usaha maupun pekerja dapat menjangkau dana pensiun, termasuk pelaku UMKM. Rendahnya kepemilikan dana pensiun disebabkan rendahnya literasi dan kesadaran (awareness) para pelaku UMKM akan pentingnya dana pensiun. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kesadaran pelaku UMKM di Kecamatan Citeureup terhadap dana pensiun dan faktor-faktor yang memengaruhinya. Kecamatan Citeureup merupakan daerah yang memiliki jumlah UMKM terbanyak di Kabupaten Bogor. Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan memberikan kuesioner kepada sampel penelitian. Sampel yang digunakan berjumlah 62 orang pelaku UMKM di Kecamatan Citeureup, Kabupaten Bogor. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan regresi logistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor akses informasi, usia, dan pelaku yang menggeluti bidang usaha makanan berpengaruh positif signifikan terhadap kesadaran pelaku UMKM terhadap dana pensiun.
Keyword: awareness, dana pensiun, regresi logistik, UMKM

Judul: Analisis Model Minat Masyarakat Kota Bogor Terhadap Dana Pensiun dalam Perencanaan Masa Tua
Abstrak: Indonesia memiliki angkatan kerja yang tinggi. Badan Pusat Statistik (BPS) merilis angkatan kerja per Februari 2016 yaitu 120 647 697 orang dari total angkatan kerja 127 671 869 orang yang berarti angkatan kerja Indonesia mencapai 94.50 %. Akan tetapi, ternyata hanya 6.16% jumlah tenaga kerja Indonesia belum memiliki program dana pensiun. Tujuan penelitian adalah mengidentifikasi faktorfaktor yang mempengaruhi minat masyarakat Kota Bogor terhadap perencanaan masa tua dan membangun model kausalitas perencanaan masa tua masyarakat Kota Bogor dengan theory of planned behavior. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah simple random sampling, cluster sampling, dan systematic sampling kemudian diolah dengan model persamaan struktural. Penelitian dilakukan pada bulan Mei – September 2017 di Kota Bogor. Data yang digunakan adalah data primer dengan wawancara langsung menggunakan kuesioner dengan sampel sebanyak 100 orang. Penelitian ini dibuat menjadi 2 model, yaitu Model 1 untuk model yang tidak memiliki dana pensiun dan Model 2 untuk model yang memiliki dana pensiun. Hasil pada penelitian ini adalah hanya 26 % responden memiliki dana pensiun. Pada Model 1, hasil analisis model struktural menunjukkan bahwa faktor yang memengaruhi intensi minat masyarakat Kota Bogor terhadap dana pensiun dalam perencanaan masa tua dipengaruhi oleh norma subjektif (subjective norm) secara signifikan. Artinya, norma subjektif lebih cenderung dibentuk dari keyakinan responden akan harapan dari orang yang penting, yaitu keluarga dan kerabat. Faktor pada norma subjektif menunjukkan sejauh mana tekanan sosial dari beberapa pihak mampu meningkatkan intensi atau minat masyarakat Kota Bogor terhadap dana pensiun dalam perencanaan masa tua. Faktor attitude toward behavior (ATB) dan perceived behavioral control (PBC) tidak berpengaruh signifikan terhadap intensi minat masyarakat Kota Bogor terhadap dana pensiun dalam perencanaan masa tua. Norma subjektif (SN) dipengaruhi oleh motivation to comply (MTC), artinya rujukan dari beberapa pihak memotivasi indivdu untuk patuh terhadap harapan referen. Sikap terhadap perilaku (ATB) terhadap keputusan responden memiliki dana pensiun dalam perencanaan masa tua dipengaruhi oleh outcome evaluation (OE) dan behavioral belief (BB) secara signifikan. Kontrol perilaku (PBC) dipengaruhi oleh control beliefs (CB). Berdasarkan hasil model pengukuran pada Model 1 menunjukkan bahwa variabel indikator BB2, SN3, SN4, SN5, MTC2, dan MTC3 memiliki nilai koefisien jalur dibawah 0.50, artinya variabel-variabel tersebut tidak mampu menjelaskan secara valid masing-masing variabel latennya. Berdasarkan hasil uji reliabilitas konstruk dan validitas ekstrak pada Model 1 menunjukkan bahwa variabel SN, MTC, dan ITU tidak dapat dikatakan handal dalam mengukur variabel laten. Pada Model 2, hasil analisis model struktural menunjukkan bahwa atitude toward behavior, subjective norm, dan perceived behavioral control tidak berpengaruh signifikan terhadap intensi atau minat masyarakat Kota Bogor terhadap dana pensiun dalam perencanaan masa tua. Perceived behavioral control dan intensi minat masyarakat Kota Bogor terhadap dana pensiun dalam perencanaan masa tua tidak berpengaruh signifikan terhadap usage behavior. Attitude toward behavior (ATB) dipengaruhi oleh outcome evaluation (OE) secara signifikan. Subjective norm (SN) dipengaruhi oleh normative belief (NB) dan motivation to comply (MTC) secara signifikan. Berdasarkan hasil analisis model pengukuran pada Model 2, variabel indikator BB2, SN4, SN5, NB1, NB3, PBC1, PBC3, CB1, CB2, CB3, CB4, CB5, POCB1, POCB5, dan ITU1 menunjukkan bahwa variabel-variabel tersebut memiliki nilai koefisien jalur kurang dari 0.50, artinya variabel tersebut tidak mampu menjelaskan secara valid
Keyword: dana pensiun, masyarakat Kota Bogor, perencanaan masa tua, intensi, attitude toward behavior, subjective norm, perceived behavioral control

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