Judul: Analisis Pola Konsumsi daerah Perkotaan dan Pedesaan serta Keterkaitannya dengan Karakteristik Sosial Ekonomi di Propinsi Banten
Abstrak: Indikator tingkat kesejahteraan terkait konsumsi adalah tingkat kemiskinan. Tingkat kemiskinan merupakan salah satu indikator yang berkaitan langsung dengan kemampuan masyarakat di dalam memenuhi kebutuhan dasar sehari-hari. Di dalam memenuhi kebutuhannya, individu atau rumahtangga memiliki prilaku atau kebiasaan konsumsi yang menggambarkan pola konsumsi rumahtangga. Pola konsumsi dari sisi teori ekonomi pada dasarnya dipengaruhi oleh beberapa faktor diantaranya harga dan pendapatan (pengeluaran). Dari tipologi wilayah terdapat perbedaan pola konsumsi daerah perkotaan dan pedesaan. Karakteristik sosial ekonomi seperti tingkat pendidikan, jumlah anggota rumahtangga diduga juga memiliki keterkaitan terhadap model konsumsi. Tujuan penelitian secara umum untuk mengetahui dan menganalisis dampak atau pengaruh dari faktor-faktor karakteristik sosial ekonomi seperti tingkat pendidikan kepala rumahtangga selain harga dan pendapatan dalam mempengaruhi pola konsumsi makanan dan non makanan di perkotaan dan di pedesaan.
Keyword: 

Judul: Keterkaitan antara faktor sosial ekonomi keluarga dengan mutu konsumsi pangan keluarga di Perkotaan dan Pedesaan
Abstrak: Masyarakat yang terpenuhi kebutuhan pangarmya dalam jumlah dan mutu yang seimbang se1ia beragam akan lebih berkualitas. Hal ini dikarenakan setiap bahan pangan mengandung zat gizi yang berlainan baik jumlah maupun mutunya sehingga dengan mengkonsumsi pangan yang beragam maka kekurangan zat gizi dari satu bahan pangan akan dilengkapi dengan zat gizi dari bahan pangan lain yang dikonsumsi. Perbedaan sosial ekonomi dan budaya suatu masyarakat dapat mempengaruhi mutu konsumsi pangan masyarakat tersebut. Diduga terdapat perbedaan sosial ekonomi masyarakat di perkotaan dan perdesaan. Penelitian ini be1iujuan untuk mempelajari keterkaitan antara faktor sosial ekonomi dengan mutu konsumsi pangan keluarga diperkotaan dan perdesaan. Penelitian ini menggunakan data hasil survei Studi Model Perencanaan Konsumsi Pangan bagi Keluarga Berpenghasilan Rendah di Kelurahan Tegallega, Kotamadya Bogor dan Desa Cibitungkulon, Kabupaten Bogor. Ktiteria keluarga contoh dalam penelitian ini adalah terdapat ibu rumah tangga dalam keluarga. Datayang digunakan dalam penelitian ini adalah identitas keluarga, anthropometr·i dan konsumsi pangan keluarga. Data yang diperoleh ditabulasi dan dianalisa secara statistik. Penilaian mutu konsumsi pangan dihampiri dengan pengukuran NPU dan keragaman pangan dengan memakai skala Guthrie. Dari hasil uji beda-t menunjukkan bahwa pendapatan keluarga, besar keluarga, pendidikan ibu rumah tangga dan mutu konsumsi pangan di perkotaan dan perdesaan berbeda nyata secara statistik. Mutu konsumsi pangan yang dihampiri perhitungan NPU di perkotaan dan perdesaan termasuk kategori baik (nilai NPU 2-: 70). Diketahui pula bahwa rata-rata nilai NPU di perkotaan lebih tinggi dari pada di perdesaan. Hal ini dikarenakan konsumsi pangan sumber protein hewani keluarga di perkotaan lebih tinggi dari pada di perdesaan. Basil penelitian Hardinsyah (1988) menunjukkan bahwa penduduk yang rnengkonsumsi protein hewani lebih tinggi rnaka kualitas konsumsi pangannya (secara NPU teoritis) lebih tinggi pula. Sementara itu, mutu konsurnsi pangan yang dihampiri dengan keragaman jenis pangan termasuk dalam kategori sedang. Seperti halnya nilai NPU, nilai rata­ rata keragaman pangan keluarga di perkotaan pun terlihat lebih tinggi dibandingkan dipedesaan. Hal ini diduga karena tingkat pendapatan keluarga di perkotaan lebih tinggi dari pada di perdesaan. Penelitian Hardinsyah, Setiawan dan Baliwati (1987) menunjukkan bahwa pendapatan yang tinggi akan memberi peluang yang lebih besar dalam memilih makanan baik jumlah maupun jenis.
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