Judul: Ketahan Pangan Rumah Tangga Petani Penghasil Beras Organik
Abstrak: Penelitian ini menggunakan desain Cross Sectional. Populasi dalam penelitian ini adalah rumah tangga peserta Program Pemberdayaan Petani Sehat yang diselenggarakan oleh Lembaga Pertanian Sehat bekerjasama dengan Gabungan Kelompok Tani Silih Asih di Desa Ciburuy, Kecamatan Cigombong, Kabupaten Bogor. Sampel dipilih secara acak dengan ukuran sebesar 61 rumah tangga. Pengumpulan data primer diperoleh melalui wawancara langsung dengan responden yang berpedoman pada kuesioner yang telah dipersiapkan sebelumnya dan telah diujicobakan. Data konsumsi pangan dilakukan dengan cara recall konsumsi pangan 1 X 24 jam, dan food frequency (seminggu, sebulan, dan setahun). Indikator yang digunakan untuk mengukur ketahanan pangan rumah tangga adalah tingkat kecukupan konsumsi energi (TKE). Suatu rumah tangga disebut tahan pangan jika tingkat kecukupan energi = 70%, dan jika < 70% disebut tidak tahan pangan. Untuk melihat hubungan antar peubah digunakan analisis korelasi dan untuk menentukan faktor-faktor determinan dari peubahpeubah bebas yang mempengaruhi ketahanan pangan digunakan analisis regresi lenear berganda.
Keyword: 

Judul: Cadangan Beras Rumah Tangga di Desa Gunung Sari Kecamatan Pamijahan Kabupaten Bogor dan Peranannya terhadap Ketahanan Pangan
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui cadangan beras rumah tangga petani dan rumah tangga non petani di Desa Gunung Sari, Kecamatan Pamijahan, Kabupaten Bogor. Desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional dengan total responden 100 rumah tangga. Responden pada kelompok rumah tangga petani berjumlah 80 rumah tangga dan rumah tangga non petani sebanyak 20 rumah tangga. Penelitian dilaksanakan pada bulan April 2016. Data yang diperoleh dianalisis melalui uji Spearman. Cadangan beras rumah tangga petani rata-rata selama waktu pengamatan sebesar 326.6 kg. Rumah tangga non petani memiliki cadangan beras yang lebih kecil yaitu 0.6 kg. Faktor input yang memiliki hubungan signifikan terhadap cadangan beras untuk rumah tangga petani adalah produksi (p<0.01; r=0.443), pembelian (p<0.01; r=0.643), dan cadangan di bulan sebelumnya (p<0.01; r=0.981), sedangkan pada rumah tangga non petani adalah beras yang diterima dari pihak lain (p=0.007; r=0.581). Faktor output yang memiliki hubungan signifikan terhadap cadangan beras hanya pada rumah tangga petani yaitu diberikan (p<0.01; r=0.484) dan kebutuhan benih (p<0.05; r=0.277). Selain itu, juga didapatkan bahwa tidak ada hubungan signifikan antara pendapatan terhadap cadangan beras rumah tangga. Penentuan status ketahanan pangan rumah tangga telah dilakukan dengan instrumen HFIAS. Rumah tangga petani tergolong tahan pangan, sedangkan rumah tangga non petani tergolong tidak tahan pangan tingkat sedang.
Keyword: beras, cadangan, HFIAS, ketahanan pangan

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