Judul: Kaitan antara Emotional Bonding remaja putri- ibu dengan pengetahuan reproduksi siswi kelas XI SMA Negeri 1 Bogor
Abstrak: Permasalahan kesehatan reproduksi remaja, khususnya remaja putri, senantiasa berkaitan dengan pengetahuan remaja tentang kesehatan reproduksi. Pemberian informasi yang tepat dan relevan tentang kesehatan reproduksi merupakan hal yang sangat penting dalam upaya meningkatkan kesehatan reproduksi remaja putri. Strategi yang efektif untuk menjangkau remaja putri dipengaruhi oleh adanya emotional bonding antara remaja putri dengan ibu dalam pemberian informasi tentang kesehatan reproduksi. Sehubungan dengan permasalahan tersebut, maka penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengidentifikasi karakteristik remaja putri, karakteristik ibu, mengidentifikasi persepsi remaja putri terhadap peran ibu, mengidentifikasi bentuk interaksi dan komunikasi antara remaja putri dengan ibu, mengidentifikasi emotional bonding remaja putri-ibu, mengidentifikasi lingkungan luar rumah remaja putri (peer group dan sekolah), mengidentifikasi pengetahuan reproduksi remaja putri, menilai status gizi remaja putri, dan menganalisis kaitan antara emotional bonding remaja putri-ibu dengan pengetahuan reproduksi remaja putri. Disain penelitian ini adalah cross sectional study dan dilakukan pada siswi kelas XI SMA Negeri 1 Bogor pada bulan Februari sampai April 2007. Penentuan lokasi dan sampel penelitian dilakukan secara purposif (purposive sampling). Dari keseluruhan siswi kelas XI, dipilih sebanyak 50 siswi dengan proporsi sebesar 5 orang dari masing-masing kelas (kelas XI IPA 1-XI IPA 9, dan XI IPS) yang diambil secara acak berdasarkan nama siswa. Jadi, total contoh dalam penelitian ini sebanyak 50 orang. Jenis data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer meliputi karakteristik remaja putri (umur dan urutan anak dalam keluarga), karakteristik ibu (umur, tingkat pendidikan, status kerja, serta pengetahuan ibu mengenai remaja putri dan kesehatan reproduksi), persepsi remaja putri terhadap peran ibu, bentuk interaksi dan komunikasi antara remaja putri dengan ibu, lingkungan luar rumah remaja putri (peer group dan sekolah), emotional bonding remaja putri-ibu, pengetahuan reproduksi remaja putri (termasuk sikap terhadap kesehatan reproduksi dan perilaku seksual), dan status gizi remaja putri (menggunakan kategori Indeks Massa Tubuh menurut umur). Data primer diperoleh melalui pengisian kuesioner oleh remaja putri secara langsung. Data sekunder meliputi keadaan umum sekolah yang diperoleh dari arsip data sekolah. Data yang telah terkumpul diolah dan dianalisis secara deskriptif dan inferensia menggunakan program Microsoft Excel dan SPSS 13.0 for Windows. Pengolahan data yang dilakukan berupa editing, coding, entry, cleaning, dan analisis. Kailan antar variabel dianalisis dengan menggunakan uji korelasi Rank Spearman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proporsi terbesar remaja putri berumur 17 sampai 18 tahun dan merupakan anak sulung dalam keluarga. Sebagian besar ibu (80.0%) termasuk ke dalam kategori dewasa madya (41-60 tahun). Sebanyak 46.0% ibu memiliki latar belakang pendidikan hingga perguruan tinggi. Lebih dari separuh ibu merupakan ibu rumah tangga (68.0%) dan memiliki pengetahuan reproduksi sedang (54.0%)...
Keyword: Sikap dan perilaku seksual remaja, Emotional Bonding remaja putri-ibu, Persepsi remaja putri terhadap peran ibu Interaksi dan komunikasi dalam keluarga, Lingkungan rumah

Judul: Pola Konsumsi Pangan, Status Gizi Dan Pengetahuan Reproduksi Remaja Putri
Abstrak: Kualitas reproduksi akan terwujud bila didukung kesiapan reproduksi yang baik. Kesiapan reproduksi pada remaja dipengaruhi oleh kesiapan fisik yang digambarkan melalui status gizi dan kesehatan remaja serta kesiapan mental berupa persepsi remaja terhadap kesehatan reproduksi. Persepsi terhadap kesehatan reproduksi yang baik akan sangat mendukung kesiapan reproduksi remaja guna menurunkan angka kematian ibu dan kejadian berat bayi lahir rendah. Dalam penelitian ini dipelajari pola konsumsi pangan, status gizi dan pengetahuan reproduksi remaja putri. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif dengan rancangan cross sectional. Penentuan lokasi penelitian dilakukan secara purposif (purposive sampling). Contoh penelitian adalah siswi di SMAN 1 dan Pondok Pesantren Daarun Nadhah Thawalib di Kecamatan Bangkinang, Kabupaten Kampar, Provinsi Riau. Pemilihan Sekolah Menengah Atas dengan pertimbangan sekolah tersebut merupakan sekolah favorit di Kecamatan Bangkinang dan sebagian besar lulusannya cenderung memilih melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi. Sedangkan pemilihan Pondok Pesantren berdasarkan pertimbangan setelah lulus sekolah mereka diharapkan segera mandiri (bekerja atau menikah). Waktu pengambilan data dimulai pada bulan Februari sampai Maret 2007.
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