Judul: Hubungan Karakteristik Pengguna dan Perilaku Penggunaan Portal Data BMKG dengan Tingkat Kepuasan Perolehan Data Iklim
Abstrak: Masyarakat dapat mengakses informasi data iklim seperti data Meteorologi, Klimatologi, Kualitas Udara, dan Geofisika dari berbagai media yang digunakan. Lembaga pemerintah non kementerian di Indonesia yang berwenang terhadap data ini adalah Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG). BMKG menyediakan portal layanan data online yang berisikan data iklim, Portal ini secara khusus digunakan oleh mahasiswa Departemen Geofisika dan Meteorologi FMIPA IPB Angkatan 2015, 2016, dan 2017. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis tingkat kepuasan pengguna portal data terhadap perolehan data iklim yang disediakan oleh BMKG. Pendekatan yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan metode survei menggunakan instrumen kuesioner dan didukung dengan data kualitatif dengan metode wawancara. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa mahasiswa Departemen Geofisika dan Meteorologi FMIPA IPB Angkatan 2015, 2016, dan 2017 tidak puas atas perolehan data iklim yang disediakan oleh BMKG. Hal ini ditinjau berdasarkan hubungan karakteristik pengguna dan perilaku penggunaan dengan tingkat kepuasan perolehan data iklim dari portal layanan data online BMKG.
Keyword: gratification, tingkat kepuasan, perilaku penggunaan media

Judul: Kajian Kepuasan Pengguna Terhadap Kualitas Layanan Perpustakaan Institut Pertanian Bogor
Abstrak: Penelitian ini bertujunan untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna terhadap kualitas layanan Perpustakaan IPB. Populasi dalam penelitian ini adalah anggota atau pengguna Perpustakaan IPB yang datang langsung ke perpustakaan. Metode penarikan contoh yang digunakan adalah metode penarikan contoh berpeluang secara sistematik. Sebagai instrumen dalam penelitian ini digunakan kuesioner. Pertanyaanpertanyaan pokok dalam kuesioner diadopsi dari LibQual+TM yang terdiri dari empat dimensi dan 21 indikator kualitas layanan perpustakaan. Dalam kuesioner ini digunakan Skala Likert dengan tujuh pilihan jawaban. Adapun metode analisis yang digunakan meliputi analisis statistik deskriptif, Importance Performance Analysis (IPA), dan Indeks Kepuasan Pengguna (IKP). Hasil analisis IPA dari 207 responden diperoleh informasi sebagai berikut nilai rata-rata total untuk importance dan performance, masing-masing adalah 5,75 dan 4,86. Sementara itu nilai rata-rata dari keempat dimensi yaitu Access to Information (AI); Affect of Service (AS); Personal Control (PC); dan Library as Place (LP) untuk importance dan performance, masing-masing adalah 5,64 dan 4,68; 5,54 dan 4,54; 6,03 dan 5,17; serta 5,94 dan 5,26. Nilai rata-rata AI dan AS jika dimasukkan dalam diagram hasil IPA, maka akan berada pada kuadran III, yang berarti tingkat kepentingan pengguna terhadap layanan ini rendah, dan kenyataannya, kinerja layanan perpustakaan yang dirasakan oleh pengguna pun rendah. Adapun nilai rata-rata PC dan LP jika dimasukkan dalam diagram hasil IPA, maka akan berada pada kuadran II, berarti antara tingkat kepentingan pengguna dan kinerja perpustakaan yang dirasakan pengguna relatif tinggi. Oleh karena itu, perpustakaan harus dapat terus mempertahankan kinerjanya sehingga pengguna memandang kualitas layanan perpustakaan cukup unggul.
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