Judul: Sintesis Minyak Beriodium Kaya Beta Karoten Dari Minyak Sawit Merah dan Efikasinya Terhadap Pencegahan Defisiensi Iodium
Abstrak: Gangguan Akibat Kekurangan Iodium (GAKI) masih merupakan salah satu masaiah gizi utama di Indonesia. Hasil survei pemetaan GAKI (Depkes, 19981, menunjukkan bahwa 53,8 juta (27,5 %) anak sekofah dasar di Indonesia yang tinggal di daerah endemik GAKI d e n p nilai Total Goitre Rate (TGR) adalah 5 - 2 30 %. Untuk tujuan pencegahan dan pengobatan, selama ini di daerah endemik GAKI digunakan minyak beriodium dengan bahan dasar minyak kacang tanah (Yodiol).
Keyword: 

Judul: Kajian Hasil Monitoring Kualitas Garam Konsumsi Beriodium di Peredaran
Abstrak: Indonesia saat ini sedang fokus melakukan pembangunan kesehatan melalui empat program prioritas yang salah satunya adalah penurunan prevalensi anak pendek (stunting). Stunting mengindikasikan adanya permasalahan gizi kurang yang menyebabkan pertumbuhan anak menyimpang dari normal. Salah satu zat gizi mikro yang masih mengalami defisiensi sehingga menjadi permasalahan nasional adalah iodium. Teknologi fortifikasi merupakan strategi yang digunakan untuk mengatasi masalah gizi nasional tersebut. Dalam hal ini, pemerintah telah mewajibkan iodisasi garam yang pengawasannya di peredaran dilakukan oleh Badan Pengawas Obat dan Makanan (BPOM). Tujuan penelitian ini adalah membuat profil kualitas produk garam konsumsi beriodium di peredaran, menganalisis hasil pemantauan kualitas garam beriodium di peredaran berdasarkan kadar iodium sebagai KIO3 pada wilayah pemantauan, jenis registrasi produk, dan merek garam dari hasil pengambilan sampel pada lima tahun berbeda, serta menganalisis hubungan antara hasil pemantauan kualitas garam beriodium di peredaran dengan prevalensi stunting di Indonesia. Pemantauan garam dilakukan dengan metode Lot Quality Assurance Sampling dan multistage sampling. Pada semua sampel yang diambil dilakukan tiga pengujian yaitu uji kadar air, kadar NaCl, dan kadar iodium sebagai KIO3. Hasil pemantauan kemudian dibandingkan berdasarkan kadar iodium sebagai KIO3 dengan klasifikasi pada berbagai wilayah pemantauan, jenis registrasi, dan merek garam pada beberapa tahun untuk mengetahui tren/kecenderungan hasil pemantauan yang telah dilakukan BPOM. Setelah itu, data hasil pemantauan garam beriodium di peredaran dibandingkan dengan prevalensi stunting. Hasil analisis menunjukkan bahwa jumlah sampel garam terbanyak yang diambil di peredaran berada di wilayah kota besar di Indonesia, tidak tergantung pada daerah sentra atau non sentra produksi garam. Garam dengan kadar KIO3 ≥ 30 ppm mayoritas merupakan garam dengan jenis registrasi MD dengan merek Dolpin, Refina, dan Kapal. Secara keseluruhan, kualitas garam berdasarkan kadar KIO3-nya di peredaran sudah meningkat sampai tahun 2015, namun mengalami penurunan pada tahun 2013 dan 2016. Namun jumlah garam konsumsi beriodium di peredaran yang memenuhi syarat SNI masih belum mencapai target BPOM, dengan jumlah 50-75% dari target 80%. Hasil analisis menunjukkan bahwa hasil pemantauan garam beriodium di peredaran tidak berpengaruh secara langsung terhadap prevalensi stunting.
Keyword: BPOM, garam beriodium, pemantauan garam beriodium, stunting

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