Judul: Pengaruh Peran Orang Tua dan Iklim Sekolah terhadap Stres Akademik Siswa Madrasah Aliyah di Perdesaan dan Perkotaan
Abstrak: Remaja merupakan masa transisi dari masa kanak-kanak menuju masa dewasa serta mengalami masa “badai-dan-stres” yang dipenuhi oleh konflik dan perubahan suasana hati sehingga rentan mengalami stres. Salah satu kondisi stres yang sering dialami remaja adalah stres yang diakibatkan oleh segala kegiatan yang berkaitan dengan akademik atau sering disebut stres akademik. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh karakteristik remaja, karakteristik keluarga, peran orang tua, dan iklim sekolah terhadap stres akademik siswa Madrasah Aliyah di Perdesaan dan Perkotaan. Penelitian ini dilakukan di lima sekolah yang mewakili empat kecamatan yaitu MA Mathlaul Anwar Barengkok, MA Mathlaul Anwar Cidokom, MA Al-Mukhlisin Ciseeng, MAN 1 Kota Bogor, dan MAN 2 Kota Bogor. Adapun contoh dipilih secara purposive berjumlah 180 siswa (86 siswa perdesaan dan 94 siswa perkotaan). Analisis data meliputi uji korelasi, uji regresi, dan uji beda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa remaja perempuan mengalami tingkat stres akademik lebih tinggi dibandingkan remaja laki-laki. Dimensi dukungan dan dimensi tekanan pada variabel peran orang tua berpengaruh positif signifikan terhadap stres akademik. Dimensi frekuensi peran orang tua dan variabel iklim sekolah tidak terbukti memengaruhi stres akademik dalam penelitian ini.
Keyword: Dukungan, iklim sekolah, peran orang tua, peran orang tua, stres akademik, tekanan

Judul: Pengaruh Dukungan Otonomi Orang Tua dan Kecerdasan Emosional terhadap Stres Akademik Siswa Madrasah Aliyah di Perdesaan dan Perkotaan.
Abstrak: Stres akademik merupakan perasaan negatif yang dirasakan oleh siswa yang berhubungan dengan akademik. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh dukungan otonomi orang tua dan kecerdasan emosional terhadap stres akademik siswa Madrasah Aliyah di perdesaan dan perkotaan. Contoh dalam penelitian ini melibatkan 180 siswa yang meliputi 86 siswa di perdesaan (Kecamatan Ciseeng dan Rumpin) dan 94 siswa di perkotaan (Kecamatan Bogor Barat dan Bogor Timur). Pemilihan sekolah dan contoh dalam penelitian ini dilakukan secara purposive. Data diperoleh dari self report dengan alat bantu kuesioner, data dianalisis menggunakan analisis deskriptif dan inferensia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa stres akademik siswa di perkotaan lebih tinggi dibanding siswa di perdesaan. Secara umum jenis kelamin, lama pendidikan ibu, dan besar keluarga memiliki pengaruh signifikan terhadap stres akademik. Pengasuhan kontrol orang tua berpengaruh positif signifikan terhadap stres akademik, sedangkan dukungan otonomi dan kecerdasan emosional tidak berpengaruh signifikan terhadap stres akademik.
Keyword: dukungan otonomi, kecerdasan emosional, pengasuhan kontrol, remaja, stres akademik

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