Judul: Mempelajari faktor-faktor yang mempengaruhi stress pada ibu bekerja dan ibu tidak bekerja : studi kasus di Kelurahan Arjuna, Kecamatan Cicendo, ilayah Bojonegara, Kotamadya Bandung
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi dan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi stress pada ibu bekerja dan ibu tidak bekerja. Adapun faktor-faktor yang diteliti adalah umur ibu, pendidikan ibu, pendapatan keluarga, usia perkawinan, jumlah anak, usia anak terkecil, alokasi waktu ibu dan jenis pekerjaan ibu. Penelitian ini dilaksanakan di Kelurahan Arjuna, Ke- camatan Cicendo, Kotamadya Bandung, mulai bulan Juli sampai Agustus 1995. Data yang dikumpulkan terdiri dari data primer dan data skunder. Data primer dikumpulkan melalui wawancara langsung dan meliputi identitas keluarga contoh (umur, jumlah anak, tingkat pendidikan dan jenis pekerjaan), usia perkawinan, pendapatan keluarga, alokasi waktu ibu dan bobot gejala stress. Data skunder yang dikumpulkan adalah keadaan umum lokasi penelitian. Analisis data dilakukan secara statistik dan deskriptif. Uji statistik yang digunakan adalah uji beda dua rata-rata, anova, uji Chi square, uji korelasi Spearman dan analisis regresi. Profil ibu bekerja dan ibu tidak bekerja mempunyai perbedaan mencolok dalam hal tipe keluarga, lama pendidikan ibu, usia perkawinan, jumlah anak, besar keluarga dan alokasi waktu rumah tangga. Profil ibu bekerja adalah sebagian besar bertipe keluarga luas, berpendidikan lebih tinggi daripada ibu tidak bekerja, usia perkawinannya lebih muda dari ibu tidak bekerja, jumlah anak lebih sedikit dan alokasi waktu rumah tangga juga lebih sedikit daripada ibu tidak bekerja.
Keyword: stress

Judul: Alokasi Waktu Mengasuh, Pengeluaran untuk Anak dan Dukungan Sosial terhadap Stres Ibu dengan Anak Pertama Usia di Bawah Dua Tahun
Abstrak: Kehadiran anak pertama dalam keluarga merupakan suatu kebahagiaan namun hal ini juga membawa perubahan yang menghadirkan krisis. Orang tua akan menghadapi berbagai penyesuaian peran baru yaitu sebagai orang tua dan peran pengasuhan, kelelahan fisik dan emosional, pekerjaan rumah tangga semakin banyak, munculnya masalah terkait anak, pasangan, dan keuangan yang mengakibatkan ketegangan pada ibu. Dukungan sosial dan home appliances atau peralatan rumah tangga merupakan strategi yang digunakan untuk meringankan beban pekerjaan rumah tangga serta membantu peran pengasuhan sehingga dapat mengurangi ketegangan dan kelelahan yang kaitannya dengan stres ibu. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh sumber stres, alokasi waktu mengasuh, pengeluaran untuk anak, dukungan sosial dan peralatan rumah tangga terhadap stres ibu bekerja dan tidak bekerja dengan anak pertama usia di bawah dua tahun. Data dikumpulkan pada bulan April-Juni 2014 di Kecamatan Cipayung Kota Depok yang dipilih secara purposive. Contoh merupakan ibu bekerja dan tidak bekerja dengan anak pertama usia di bawah dua tahun yang dipilih secara stratified nonproporsional random sampling sebanyak 120 orang. Indeks rata-rata sumber stres, alokasi waktu mengasuh, biaya untuk anak, dukungan sosial, peralatan rumah tangga serta stres ibu yang diperoleh dikategorikan menjadi tiga yaitu rendah (<33.33%), sedang (33.34-66.66%), dan tinggi (>66.67%). Tidak terdapat perbedaan nyata sumber stres individu dan anak pada ibu bekerja dan tidak bekerja. Separuh dari seluruh responden merasakan sumber stres individu dalam tingkat yang tinggi, dan persentase terbesar responden merasakan sumber stres anak dalam tingkat yang sedang. Ibu tidak bekerja memiliki waktu mengasuh yang lebih tinggi dibandingkan dengan ibu bekerja. Ibu bekerja memiliki pengeluaran uang untuk anak yang lebih besar daripada ibu tidak bekerja terutama untuk pembelian makanan, diapers/popok, dan peralatan mandi. Sumber dukungan sosial dari orang tua/mertua, kerabat dekat, pembantu, dan pengasuh memberikan kontribusi tinggi dalam meringankan peran pengasuhan ibu bekerja daripada ibu tidak bekerja. Tidak terdapat perbedaan nyata manfaat peralatan rumah tangga pada ibu bekerja dan tidak bekerja. Lebih dari separuh responden merasakan manfaat dukungan sosial dan peralatan rumah tangga dalam tingkat yang sedang. Tidak terdapat perbedaan yang nyata tingkat stres ibu bekerja dan tidak bekerja serta sebagian besar responden merasakan stres dalam tingkat yang sedang. Rendahnya stres ibu berhubungan dengan tingginya pendidikan suami-istri, pengeluaran untuk anak dan manfaat peralatan rumah tangga. Tingginya stres ibu berhubungan dengan tingginya sumber stres individu dan anak. Uji regresi menemukan bahwa tingginya pendidikan suami dan pengeluaran untuk anak berpengaruh signifikan terhadap menurunnya stres ibu, serta tingginya sumber stres anak berpengaruh signifikan terhadap meningkatnya stres ibu.
Keyword: mother’s job status, parenting stress, sources of stress, family resources

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