Judul: Pengaruh Kelekatan Teman Sebaya terhadap Konsep Diri dan Kecerdasan Emosi Remaja di Panti Asuhan di Kota Banda Aceh
Abstrak: Berbagai masalah sosial seperti kemiskinan, kehilangan orang tua akibat kematian, dan ketiadaan keberadaan orang tua yang disebabkan konflik serta bencana alam seringkali berdampak terhadap keberadaan anak-anak terlantar termasuk yang tinggal di panti asuhan. Anak-anak yang kemudian tinggal di panti asuhan tentu saja akan mempunyai lingkungan sosial baru dan akan memengaruhi kehidupannya. Oleh sebab itu, penelitian ini bertujuan untuk menemukan pengaruh karakteristik remaja, karakteristik keluarga, karakteristik kelompok teman sebaya, dan kelekatan teman sebaya terhadap konsep diri dan kecerdasan emosi remaja di panti asuhan. Penelitian dilakukan di dua panti asuhan di Kota Banda Aceh dengan penarikan contoh secara purposif, yaitu remaja di panti asuhan terpilih dengan usia 12-18 tahun. Data diperoleh dengan metode wawancara menggunakan kuesioner terstruktur kepada 63 remaja. Sesuai dengan hipotesa penelitian, hasil penelitian menunjukkan bahwa kelekatan teman sebaya memiliki hubungan positif signifikan dengan konsep diri dan kecerdasan emosi sedangkan konsep diri berhubungan positif sangat signifikan dengan kecerdasan emosi remaja di panti asuhan. Hasil uji regresi menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif sangat signifikan kelekatan teman sebaya terhadap konsep diri maupun terhadap kecerdasan emosi. Uji regresi tidak menemukan pengaruh yang lebih nyata pada variabel konsep diri terhadap kecerdasan emosi remaja di panti asuhan.
Keyword: kecerdasan emosi, kelekatan teman sebaya, konsep diri, panti asuhan, remaja

Judul: Pengaruh Tipe Kepribadian dan Kelekatan dengan Teman Sebaya terhadap Perilaku Bullying Remaja di Panti Asuhan.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh tipe kepribadian dan kelekatan dengan teman sebaya terhadap perilaku bullying remaja di panti asuhan. Penelitian ini dilaksanakan di empat panti asuhan di Kota Bogor yang dipilih secara purposive berdasarkan rekomendasi dari Dinas Sosial Kota Bogor. Penelitian ini melibatkan 115 remaja yang tinggal di empat panti asuhan terpilih dengan kisaran usia 13 hingga 20 tahun. Pengambilan data dilakukan dengan metode self-administered dan wawancara terbuka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tipe kepribadian extraversion, agreeableness, dan conscientiousness berhubungan positif signifikan dengan kelekatan teman sebaya. Tipe kepribadian neuroticism berhubungan negatif signifikan dengan kelekatan teman sebaya. Tipe kepribadian agreeableness berhubungan negatif signifikan dengan perilaku bullying. Usia dan tipe kepribadian conscientiousness berpengaruh negatif terhadap perilaku bullying. Tipe kepribadian openness to experience berpengaruh positif terhadap perilaku bullying. Jenis kelamin berpengaruh signifikan terhadap perilaku bullying. Remaja laki-laki memiliki skor perilaku bullying yang lebih tinggi dibandingkan dengan remaja perempuan.
Keyword: bullying, kelekatan teman sebaya, kepribadian, panti asuhan, remaja

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