Judul: Pengaruh Kelekatan Serta Komunikasi Dengan Orangtua Dan Teman Sebaya Terhadap Karakter Remaja Perdesaan.
Abstrak: Permasalahan kenakalan remaja di Indonesia telah sampai pada kondisi yang memprihatinkan. Kondisi yang demikian membuat permasalahan karakter bangsa ini perlu mendapatkan perhatian dari semua kalangan baik lingkungan keluarga sampai dengan pemerintah Indonesia. Salah satu yang perlu mendapat perhatian adalah karakter para remaja Indonesia. Karakter atau identitas moral remaja dipengaruhi oleh berbagai faktor baik internal maupun eksternal. Perkembangan karakter pada fase ini unik karena berkurangnya supervisi dari orangtua dan meningkatnya intensitas interaksi dengan teman sebaya. Karakter yang baik didapatkan dari hasil pengasuhan yang optimal. Contoh dari pengasuhan yang baik adalah komunikasi efektif serta kelekatan yang aman. Akan tetapi, karena pengaruh teman sebaya pada fase ini cukup kuat maka komunikasi dan kelekatan dengan teman sebaya juga turut mempengaruhi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari komunikasi dan kelekatan remaja pada orangtua dan teman sebaya terhadap karakter remaja perdesaan. Penelitian ini merupakan bagian dari penelitian Hibah Kompetensi tahun 2015 dengan judul “Model Pendidikan Karakter Anak pada Keluarga Perdesaan Berbasis Family and School Partnership” oleh tim penelitian yang diketuai oleh Dr. Ir. Dwi Hastuti, M.Sc. Pemilihan lokasi dilakukan secara purposive di Kabupaten Bogor. Penarikan contoh pada penelitian ini dilakukan secara proportional random sampling yang melibatkan 109 responden. Pengambilan data dilakukan melalui teknik self report dengan bantuan kuesioner. Data dianalisis dengan analisis deskriptif, uji korelasi, dan uji regresi. Rata-rata skor komunikasi remaja baik dengan orangtua maupun teman sebayanya masih tergolong rendah. Hal yang serupa ditemukan pada skor kelekatan remaja dengan orangtua dan teman sebaya yang masih tergolong rendah. Skor karakter remaja perdesaan tertinggi didapatkan pada dimensi pengetahuan moral (moral feeling). Selanjutnya, dimensi perasaan dan tindakan moral masih dalam kategori rendah. Total karakter remaja perdesaan ditemukan masih dalam kategori rendah. Kelekatan antara remaja dengan orangtua berhubungan dengan pengetahuan moral. Komunikasi antara remaja dengan orangtua berhubungan baik dengan perasaan, tindakan sampai karakter secara keseluruhan. Berbeda dengan hal diatas, komunikasi dan kelekatan dengan teman sebaya berhubungan dengan setiap dimensi Komunikasi remaja dengan orangtua ditemukan memengaruhi karakter remaja. Selain komunikasi dengan orangtua, karakter remaja ditemukan dipengaruhi oleh kelekatan dengan teman sebaya.
Keyword: Karakter, Kelekatan, Komunikasi, Remaja, Teman Sebaya

Judul: Pengaruh Kualitas Lingkungan Keluarga Dan Sekolah Terhadap Karakter Remaja Perdesaan
Abstrak: Tingginya angka kriminalitas dan perilaku merusak diri yang diperlihatkan oleh remaja di Indonesia merupakan permasalahan serius yang harus segera ditangani. Hasil penelitian terdahulu menemukan bahwa anak di perdesaan memiliki karakter yang lebih lemah dibanding anak di perkotaan. Data Polres Kabupaten Bogor tahun 2010-2014 mencatat bahwa setidaknya sekitar 5-7 anak usia remaja terlibat dalam kasus tindak pencabulan dan perkosaan setiap tahunnya. Peningkatan kualitas lingkungan keluarga dan sekolah merupakan salah satu cara yang dapat dilakukan untuk membentuk dan memperkuat karakter anak. Akan tetapi pada kenyataannya keluarga dan sekolah masih belum mampu menyediakan lingkungan yang berkualitas untuk pembentukan karakter anak. Hasil survey tahun 2006 dan 2009 dibeberapa wilayah di Indonesia seperti Aceh, Jawa, Sulawesi, dan Papua menemukan bahwa anak di perdesaan memiliki kecenderungan yang lebih tinggi untuk menjadi korban kekerasan yang dilakukan orang tua dibanding anak di perkotaan. Hasil survey lainnya tahun 2008-2010 dibeberapa wilayah di Indonesia seperti Sumatera, Jawa, dan Sulawesi menemukan bahwa anak sering mengalami kekerasan yang dilakukan oleh guru dan teman sebayanya di sekolah. Hal ini memperlihatkan bahwa lingkungan keluarga dan sekolah, terutama di perdesaan masih jauh dari berkualitas dan mampu membentuk karakter anak. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kualitas lingkungan keluarga dan sekolah terhadap karakter remaja perdesaan. Kualitas lingkungan keluarga disusun oleh lima aspek yaitu keamanan, pengajaran dan pembelajaran, hubungan interpersonal, struktur lingkungan, dan keteladanan orang tua. Instrumen kualitas lingkungan keluarga dikembangkan dari The Student Comprehensive School Climate Inventory (Guo et al. 2011) dan Seven-Item Attribute Questionnaire, Student Version (Schwartz 2007). Kualitas lingkungan sekolah disusun oleh lima aspek yaitu keamanan, pengajaran dan pembelajaran, hubungan interpersonal, struktur lingkungan, dan keteladanan guru. Instrumen kualitas lingkungan sekolah dikembangkan dari The Student Comprehensive School Climate Inventory (Guo et al. 2011) dan Seven-Item Attribute Questionnaire, Student Version (Schwartz 2007). Karakter dalam penelitian ini disusun oleh tiga aspek yaitu pengetahuan moral, perasaan moral, dan tindakan moral. Instrumen karakter dikembangkan dari Values in Action (VIA)-Youth (Peterson dan Seligman 2004). Penelitian dilakukan di Desa Ciasihan dan Desa Ciasmara, Kecamatan Pamijahan, Kabupaten Bogor yang dipilh secara purposive. Contoh penelitian adalah anak SMP kelas VII dan VIII yang memiliki orang tua lengkap. Pemilihan contoh dilakukan dengan menggunakan metode pengacakan proporsional (proportional random sampling) dengan jumlah akhir contoh adalah 100 orang. Pengambilan data dilakukan dengan teknik self-report dengan alat bantu kuesioner. Data yang telah dikumpulkan dianalisis dengan analisis deskriptif, uji independent t-test, uji korelasi, dan uji regresi linear berganda. Karakteristik anak dan keluarga di perdesaan tidak berbeda antara anak perempuan dan anak laki-laki. Lebih dari separuh anak memiliki orang tua dengan tingkat pendidikan setara tamatan Sekolah Dasar. Lima puluh persen keluarga memiliki tingkat pendapatan yang lebih rendah dari garis kemiskinan Kabupaten Bogor. Kualitas lingkungan keluarga yaitu keamanan, pengajaran dan pembelajaran, hubungan interpersonal, dan keteladanan orang tua berada pada kategori menengah-rendah. Anak perempuan berada pada lingkungan keluarga yang lebih berkualitas dibanding anak laki-laki. Kualitas lingkungan sekolah yaitu keamanan, pengajaran dan pembelajaran, hubungan interpersonal, dan keteladanan guru berada pada kategori menengah-rendah. Kualitas lingkungan sekolah tidak berbeda antara anak perempuan dan anak laki-laki. Pengetahuan moral anak berada pada kategori tinggi. Akan tetapi, perasaan moral, tindakan moral, dan karakter anak berada pada kategori menengah-rendah. Anak
Keyword: karakter anak, keluarga, pengetahuan moral, perasaan moral, sekolah, tindakan moral

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