Judul: Pengaruh Kelekatan Serta Komunikasi Dengan Orangtua Dan Teman Sebaya Terhadap Karakter Remaja Perdesaan.
Abstrak: Permasalahan kenakalan remaja di Indonesia telah sampai pada kondisi yang memprihatinkan. Kondisi yang demikian membuat permasalahan karakter bangsa ini perlu mendapatkan perhatian dari semua kalangan baik lingkungan keluarga sampai dengan pemerintah Indonesia. Salah satu yang perlu mendapat perhatian adalah karakter para remaja Indonesia. Karakter atau identitas moral remaja dipengaruhi oleh berbagai faktor baik internal maupun eksternal. Perkembangan karakter pada fase ini unik karena berkurangnya supervisi dari orangtua dan meningkatnya intensitas interaksi dengan teman sebaya. Karakter yang baik didapatkan dari hasil pengasuhan yang optimal. Contoh dari pengasuhan yang baik adalah komunikasi efektif serta kelekatan yang aman. Akan tetapi, karena pengaruh teman sebaya pada fase ini cukup kuat maka komunikasi dan kelekatan dengan teman sebaya juga turut mempengaruhi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari komunikasi dan kelekatan remaja pada orangtua dan teman sebaya terhadap karakter remaja perdesaan. Penelitian ini merupakan bagian dari penelitian Hibah Kompetensi tahun 2015 dengan judul “Model Pendidikan Karakter Anak pada Keluarga Perdesaan Berbasis Family and School Partnership” oleh tim penelitian yang diketuai oleh Dr. Ir. Dwi Hastuti, M.Sc. Pemilihan lokasi dilakukan secara purposive di Kabupaten Bogor. Penarikan contoh pada penelitian ini dilakukan secara proportional random sampling yang melibatkan 109 responden. Pengambilan data dilakukan melalui teknik self report dengan bantuan kuesioner. Data dianalisis dengan analisis deskriptif, uji korelasi, dan uji regresi. Rata-rata skor komunikasi remaja baik dengan orangtua maupun teman sebayanya masih tergolong rendah. Hal yang serupa ditemukan pada skor kelekatan remaja dengan orangtua dan teman sebaya yang masih tergolong rendah. Skor karakter remaja perdesaan tertinggi didapatkan pada dimensi pengetahuan moral (moral feeling). Selanjutnya, dimensi perasaan dan tindakan moral masih dalam kategori rendah. Total karakter remaja perdesaan ditemukan masih dalam kategori rendah. Kelekatan antara remaja dengan orangtua berhubungan dengan pengetahuan moral. Komunikasi antara remaja dengan orangtua berhubungan baik dengan perasaan, tindakan sampai karakter secara keseluruhan. Berbeda dengan hal diatas, komunikasi dan kelekatan dengan teman sebaya berhubungan dengan setiap dimensi Komunikasi remaja dengan orangtua ditemukan memengaruhi karakter remaja. Selain komunikasi dengan orangtua, karakter remaja ditemukan dipengaruhi oleh kelekatan dengan teman sebaya.
Keyword: Karakter, Kelekatan, Komunikasi, Remaja, Teman Sebaya

Judul: Pengaruh Kelekatan, Gaya Pengasuhan, dan Kualitas Lingkungan Pengasuhan terhadap Karakter Anak Di Perdesaan dan Perkotaan
Abstrak: Karakter merupakan bagian dari perkembangan moral seorang individu. Individu yang berkarakter adalah individu yang mengetahui tentang kebaikan (knowing the good), menginginkan dan mencintai kebaikan (loving the good) dan melakukan kebaikan (acting the good). Terjadi peningkatan tindakan tidak berkarakter oleh remaja Indonesia diantaranya tindakan kriminalitas, mengkonsumsi obat-obat terlarang, miras, dan prilaku sex bebas. Tindakan yang tidak berkarakter pada masa remaja merupakan dampak dari pembentukan karakter remaja sejak usia prasekolah yang tidak optimal. Pembentukan karakter yang baik penting dilakukan sejak usia prasekolah, karena akan berdampak jangka panjang hingga mereka menjadi individu dewasa. Pembentukan karakter sejak dini dilakukan melalui peran orang tua lewat pengasuhan yang positif. Pengasuhan yang positif secara biologis (nature) melalui kelekatan antara ibu dan anak, kemudian proses pengasuhan positif dilihat dari gaya pengasuhan penerimaan ibu, dan secara lingkungan (nurture) yang baik dapat dilihat melalui kualitas lingkungan pengasuhan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kelekatan, gaya pengasuhan, dan kualitas lingkungan pengasuhan terhadap karakter anak perdesaan dan perkotaan. Penelitian ini merupakan bagian dari Penelitian Desentralisasi Ungulan Perguruan Tinggi tahun 2013 dengan judul “Pengembangan Metode Sosialisasi Nilai-Nilai Karakter pada Keluarga Perdesaan Melalui Penerapan Pengasuhan Positif” oleh tim penelitian yang diketuai oleh Alfiasari SP, M.Si. Pemilihan tempat dilakukan secara purposive di perdesaan dan perkotaan wilayah Bogor. Penarikan contoh pada penelitian ini dipilih secara acak (random sampling) yang melibatkan 100 responden. Pengambilan data dilakukan melalui tekhnik wawancara dan observasi dengan bantuan kuesioner. Data dianalisis dengan analisis deskriptif, uji independent t-test, dan uji regresi. Rata-rata skor kelekatan ibu dengan anak di perdesaan lebih tinggi dibandingkan dengan di perkotaan. Terdapat perbedaan yang signifikan dari kelekatan ibu di perdesaan dengan di perkotaan. Rata-rata skor kualitas lingkungan pengasuhan ibu di perdesaaan lebih tinggi dibandingkan dengan di perkotaan, sedangkan rata-rata skor gaya pengasuhan di perdesaan lebih rendah dibandingkan dengan di perkotaan. Tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara gaya pengasuhan dan kualitas lingkungan pengasuhan di perdesaan dengan di perkotaan. Rata-rata skor karakter anak di perkotaan lebih tinggi dibandingkan dengan di perdesaan. Terdapat perbedaan yang signifikan dari karakter anak di perdesaan dengan di perkotaan. Hasil analisis regresi menunjukkan bahwa kelekatan ibu dengan anak serta kualitas lingkungan pengasuhan berpengaruh terhadap karakter anak prasekolah di perdesaan maupun di perkotaan.
Keyword: Kelekatan, Gaya Pengasuhan, Pengasuhan penerimaan-penolakan, Kualitas Lingkungan Pengasuhan, Karakter.

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