Judul: Hubungan Keterdedahan Media Sosial mengenai Protokol Kesehatan Covid-19 dan Perilaku New Normal Masyarakat Kota Depok
Abstrak: Pandemi Covid-19 membuat masyarakat Indonesia harus menerapkan perilaku new normal dalam aktivitas sehari-hari dengan protokol kesehatan Covid-19 “3M: Memakai masker, Mencuci tangan, dan Menjaga jarak” yang disebarluaskan melalui berbagai media sosial. Tujuan penelitian untuk mendeskripsikan tingkat keterdedahan media sosial dan keterdedahan selektif media sosial mengenai Protokol Kesehatan Covid-19, Mendeskripsikan perilaku new normal pada masyarakat Kota Depok, menganalisis hubungan karakteristik pengguna media sosial dan tingkat keterdedahan media sosial mengenai protokol kesehatan Covid-19, dan menganalisis hubungan keterdedahan media sosial mengenai protokol kesehatan Covid-19 dan perilaku new normal masyarakat Kota Depok. Penelitian bersifat explanatory research, dengan pendekatan kuantitatif menggunakan instrumen dan pendekatan kualitatif melalui wawancara mendalam. Hasil penelitian menunjukkan 1) tingkat keterdedahan masyarakat terhadap media sosial mengenai protokol kesehatan Covid-19 berada pada kategori tinggi dengan Instagram yang paling banyak diakses; 2) penerapan new normal aspek kognitif dan afektif tinggi, namun rendah pada aspek konatif; 3) karakteristik pengguna media sosial seperti usia dan tingkat pendidikan memiliki hubungan yang nyata terhadap tingkat keterdedahan media sosial; 4) tingkat keterdedahan media sosial memiliki hubungan sangat nyata dengan tingkat penerapan perilaku new normal.
Keyword: communication channels, health behavior, media effects, selective exposure

Judul: Komunitas Virtual sebagai Media Komunikasi Risiko Pandemi COVID-19 di Indonesia
Abstrak: Pandemi global COVID-19 yang dideklarasikan oleh Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) pada 11 Maret 2020 lalu membawa pada permasalahan besar lainnya yang dikenal dengan infodemik. Informasi yang meluap-luap (baik atau buruk) yang mempersulit orang membuat keputusan untuk kesehatan mereka disebut dengan infodemik. Misinformasi (informasi yang tidak akurat), disinformasi (informasi yang salah atau tidak akurat yang dimaksudkan untuk menyesatkan), dan berita palsu dapat menyebabkan bahaya nyata bagi kesehatan, kepercayaan publik, kohesi sosial, dan tanggap darurat. Publik tidak hanya memerangi pandemi, tetapi juga sedang melawan infodemik, berita dan informasi palsu menyebar lebih cepat dan lebih mudah daripada virusnya dengan jumlah yang meluas secara eksponensial di media sosial dan hal tersebut sama berbahayanya. Penggunaan media sosial secara positif dikaitkan dengan keyakinan disinformasi terkait COVID-19. Kepercayaan pada informasi yang salah terkait COVID-19 akan memicu kelalaian dan keengganan melakukan tindakan perlindungan, memicu respons kacau dari masyarakat dan mengurangi kepatuhan karantina rumah dan menjaga jarak fisik (physical distancing) sehingga berdampak pada terhambat upaya pemerintah merubah persepsi dan perilaku masyarakat. Warganet Indonesia pro data yang berlatar belakang praktisi kesehatan, akademisi dan peneliti, serta profesional dibidang teknologi dan komunikasi massa berinisiatif membentuk sebuah situs bernama Kawalcovid19.id sebagai sumber informasi terpercaya terkait COVID-19 dan mendorong komunikasi risiko yang tepat di Indonesia. Situs ini memiliki akun pada beberapa media sosial seperti Facebook, Twitter, dan Instagram. Media sosial merupakan suatu nama untuk situs web dan layanan interaktif web 2.0 yang mencakup komunitas virtual. Komunitas virtual adalah entitas online di mana anggota saling berkomunikasi satu sama lain berbagi informasi untuk pembelajaran bersama yang hadir dalam bentuk pertukaran pengetahuan. Kawalcovid19.id adalah tipe dari komunitas virtual distributed community of practice, di mana komunitas tersebut berfungsi sebagai kendaraan untuk pertukaran data dan informasi di antara profesional, praktisi, dan ilmuwan yang tersebar, multisektoral, dan sangat terdistribusi yang tertarik pada masalah COVID-19 dan praktik komunikasi risiko. Komunikasi risiko adalah bagian vital dari setiap strategi manajemen risiko, dan menjadi lebih penting lagi dimasa krisis kesehatan global COVID-19 ini. Komunikasi risiko mencakup kapasitas komunikasi yang diperlukan melalui fase kesiapsiagaan, respos dan pemulihan dari peristiwa kesehatan masyarakat yang serius untuk mendorong pengambilan keputusan yang terinformasi, perubahan perilaku positif, dan pemeliharaan kepercayaan. Tujuan komunikasi risiko adalah untuk berbagi informasi penting untuk menyelamatkan nyawa, melindungi kesehatan dan meminimalkan bahaya bagi diri sendiri dan orang lain dengan mengubah keyakinan dan perilaku. Komunikasi risiko berfungsi untuk meningkatkan kesadaran dan mendorong perilaku protektif. Persepsi risiko penting dalam komunikasi risiko karena menentukan bagaimana bahaya dipedulikan dan dihadapi oleh seseorang. Persepsi risiko mengacu pada penilaian seseorang tentang kemungkinan hasil negatif dari risiko kesehatan. Orang yang merasa rentang terhadap pandemi dan keparahan penyakit yang dirasakan lebih besar akan cenderung meningkatkan kemungkinan perilaku pencegahan atau penghindaran. Keberhasilan komunikasi risiko akan berdampak pada tingginya persepsi risiko publik terhadap penyakit COVID-19 yang tengah mengancam kesehatan dan membantu menurunkan angka kasus terkonfirmasi dan korban meningggal. Kajian mengenai komunikasi risiko di media sosial dan persepsi risiko publik selama pandemi COVID-19 telah banyak dilakukan. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian tersebut cenderung menggunakan metode kuantitatif yaitu survei. Penelitian ini mencoba untuk menggunakan pendekatan baru yaitu paradigma interpretif yang mengarahkan pembacaan atau pemeriksaan terperinci yang merujuk pada teks percakapan,
Keyword: COVID-19, Instagram, Komunikasi risiko, Komunitas virtual, Netnografi

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