Judul: Minat membaca surat kabar pada Mahasiswa FMIPA
Abstrak: Informasi mempunyai peran yang sangat penting dalam kehidupan masyarakat. Kemajuan suatu masyarakat sangat ditentukan oleh kemampuan menyerap dan mengolah informasi. Sebagai bagian dari masyarakat, mahasiswa mempunyai kebutuhan akan infonnasi sebagai sarana pengembangan dan pemenuhan harapan dirinya. Dalam penelitian ini dipelajari gambaran minat membaca surat kabar pada mahasiswa FMIPA !PB, dan ditelusuri perbedaan minat membaca surat kabar berdasarkan jenis kelamin, jurusan, tingkat, dan aktivitas berorganisasi. Dari penelitian diketahui bahwa sebagian besar mahasiswa FMIP A tidak biasa membaca surat kabar setiap hari, dan hanya 23.42% yang terbiasa membaca surat kabar setiap hari. Melalui Uji Khi Kuadrat diketahui terdapat hubungan antara kebiasaan membaca surat kabar dan jenis kelamin. Tidak ada perbedaan yang berarti dalam kebiasaan membaca surat kabar berdasarkan jurusan, tingkat, dan aktivitas berorganisasi. Motivasi utama mahasiswa dalam membaca surat kabar adalah keinginan untuk menambah ilmu pengetahuan, dan tidak ada perbedaan yang berarti dalam motivasi membaca surat kabar berdasarkan jenis kelamin, jurusan, dan tingkat. Topik yang paling diminati adalah ilmu pengetahuan dan teknologi, politik, dan olahraga. Sedangkan surat kabar yang biasa dibaca mahasiswa FMIP A adalah Kompas dan Republika.
Keyword: 

Judul: Persepsi mahasiswa Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB terhadap Berita Perikanan dan Kelautan di Surat Kabar.
Abstrak: Pendekatan model penelitian komunikasi uses and gratification pada dasarnya adalah mempelajari bagaimana anggota khalayak secara aktif menggunakan media untuk memenuhi kebutuhannya. Hubungan antara faktor - faktor yang diduga berkaitan (prnfil mahasiswa) dm ciri khas me&% dengan persepsi terhadap berita perikanan dan kelautan dianalisis dengan pendekatan statistik non parametrik chi - square. Penelitian ini bertujuan untuk mengsambarkan persepsi mahasiswa perikanan dan ilmu kelautan terhadap berita perikanan dan kelautan di surat kabar. menmnzkar, - - A faktor - faktor yang berkaitan dengan persepsi terhadap berita perikanan dan kelautan, dan menielaskan hubungan antara faktor - faktor yang berkaitan tersebut . - dengan persepsi !&haclap berita perikanan dan kelautan. di surat kabar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persepsi mahasiswa perikanan dan ilmu kelautan terhadap kebenaran isi berita perikanan dan kelautan pada umumnya ragu sebanyak 44,93 % dan menyatakan setuju sebanyak 44,44 % karena hampir semua responden tidak pernah mengecek kebenaran berita di lapangan. Interaksi mahasiswa dengan surat kabar termasuk pada kategori yang rendah. Untuk itu minat baca mahasiswa perlu ditingkatkan supaya mahasiswa tanggap terhadap informasi serta menambah wawasan dan pengetahuan khususnya mengenai berita perikanan dan kelautan. Hasil analisis hubungan antara profil mahasiswa dan ciri khas media dengan persepsi terhadap kebenaran isi berita perikanan dan kelautan menunjukkan bahwa keaktifan dalam organisasi, kualitas berita dan objektivitas berita berhubungan nyata dengan persepsi pada selang kepercayaan 95 % dengan nilai koefisien kontingensi (C) kurang dari 0,50 yang artinya kurang erat.
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