Judul: Hubungan PendidikaNn Moral Ibu Dengan Keikutsertaan Akseptor Keluarga Berencana : Studi Kasus Di Desa Babakan Madang, Kecamatan Citeureup, Kabupaten Bogor
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara pendidikan formal ibu dengan keikutsertaan akseptor Keluarga Berencana (KB) yang meliputi keaktifan akseptor dan jenis alat kontrasepsi yang digunakan. Jumlah contoh yang diteliti sebanyak 80 keluarga akseptor yang diambil dari seluruh keluarga akseptor KB baik yang aktif maupun tidak aktif yang terdaftar di puskesmas Desa Babakan Madang.
Keyword: Keluarga berencana

Judul: Studi nilai anak, jumlah anak yang diinginkan, dan keikutsertaan keluarga dalam program KB di desa Bojongrangkas, Kecamatan Ciampea, Kabupaten Bogor
Abstrak: Pengendalian pertumbuhan penduduk yang cukup tinggi dilakukan melalui program Keluarga Berencana (KB). Keberhasilan program KB tidak lepas dari partisipasi keluarga dalam menentukan jumlah anak dalam keluarga. Tujuan umum penelitian ini adalah mengkaji nilai anak, jumlah anak yang diinginkan dan keikutsertaan keluarga dalam program KB di Desa Bojongrangkas, Kecamatan Ciampea, Kabupaten Bogor. Tujuan khusus penelitian ini adalah (1) Menganalisis hubungan antara karakteristik ibu (usia ibu, pendidikan ibu, dan status pekerjaan ibu) dan karakteristik keluarga (pendapatan per kapita keluarga dan jumlah anak lahir hidup) dengan nilai anak (value of children), (2) Menganalisis pengaruh faktor usia ibu, pendidikan ibu, status pekerjaan ibu, pendidikan suami, pendapatan per kapita keluarga, besar keluarga, dan nilai anak terhadap jumlah anak yang diinginkan orangtua (demand for children), dan (3) Menganalisis pengaruh faktor usia ibu, pendidikan ibu, usia menikah pertama ibu, status pekerjaan ibu, pendidikan kepala keluarga, besar keluarga, pendapatan per kapita keluarga, selisih jumlah anak lahir hidup dengan jumlah anak yang diinginkan terhadap keikutsertaan keluarga dalam program KB. Penelitian ini menggunakan desain Cross Sectional Study. Contoh penelitian adalah keluarga pasangan usia subur (usia istri antara 15-49 tahun dan masih menstruasi) dan minimal memiliki satu anak. Contoh sebanyak 60 dipilih secara random sampling terdiri dari 30 akseptor KB dan 30 non-akseptor KB. Jenis data yang diambil adalah data primer (karakteristik individu, karakteristik keluarga, nilai anak, jumlah anak yang diinginkan dan keikutsertaan keluarga dalam program KB) dan data sekunder (keadaan geografi, demografi desa, akseptor KB dan non-KB). Data diolah dengan menggunakan Microsoft excell 2007 dan SPSS 13.0 for Windows kemudian dianalisis secara deskriptif dan statistika inferensia (uji chi square, regresi linier berganda, dan regresi logistik). Pada karakteristik individu, hampir dua per tiga ibu contoh non-akseptor KB (63.3%) berkategori dewasa awal (18-40 tahun) dengan rata-rata usia 36.03 tahun, sedangkan sebagian besar ibu contoh akseptor KB (83.3%) berkategori dewasa awal dengan rata-rata usia 34.07 tahun. Pendidikan yang dicapai oleh empat per lima ibu contoh (80%) non-akseptor KB yaitu hingga jenjang pendidikan SD dengan rata-rata lama pendidikan 5.62 tahun, sedangkan pendidikan yang dicapai oleh tiga per lima (60%) ibu contoh non-akseptor KB yaitu hingga jenjang pendidikan SD dengan rata-rata lama pendidikan 6.03 tahun. Status pekerjaan pada mayoritas ibu contoh yaitu tidak bekerja (73.3% non-akseptor KB dan 76.7% akseptor KB). Adapun usia menikah pertama ibu contoh non-akseptor KB lebih dominan (93.3%) dilakukan pada usia dibawah 21 tahun dengan rata-rata usia menikah 17.23 tahun. Sedangkan ibu contoh akseptor KB lebih dominan (76.7%) dilakukan pada usia dibawah 21 tahun dengan ratarata usia menikah 18.73 tahun.
Keyword: Family planning, Benefit of children, Social status

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