Judul: Mempelajari faktor yang mempengaruhi kejadian penyakit infeksi pada anak balita
Abstrak: Tujuan penelitian adalah untuk mempelajari faktor yang mempengaruhi kejadian penyakit infeksi pada anak balita. Secara khusus, tujuan penelitian adalah mengetahui karakteristik contoh yang meliputi usia balita, status gizi balita, keadaan sosial ekonomi dan perilaku ibu balita; mempelajari kondisi lingkungan biofisik yang meliputi kondisi rumah, jamban keluarga, tempat pembuangan limbah dan sampah serta sarana air bersih; mempelajari kejadian penyakit infeksi pada anak balita; mempelajari hubungan antara status gizi, keadaan sosial ekonomi, perilaku ibu balita lingkungan bio fisik dengan kejadian penyakit infeksi. Penelitian dilaksanakan di Kelurahan Empang Kecamatan Bogor Selatan, dari bulan November 1996 sampai bulan Mei 1997. Lokasi penelitian dipilih secara purposif. Contoh sebanyak 60 dan dipilih secara acak. Data meliputi data primer dan data sekunder. Data primer meliputi data status gizi (antropometri), data kejadian penyakit infeksi selama dua bulan pengamatan, identitas keluarga, kondisi perumahan, sarana air bersih, keadaan sosial ekonomi dan perilaku ibu. Data sekunder meliputi keadaan umum lokasi penelitian. Status gizi ditentukan dengan metode antropometri menggunakan indeks TB/U dan BB/U dengan klasifikasi menunit baku standar WHO/NCHS, yaitu baik, sedang, KEP (kurang dan buruk). Tingkat pendapatan ditentukan berdasarkan ketentuan BPS (1996) untuk Wilayah Jawa Barat, yaitu pengeluaran rata-rata perkapita perbulan (Rp 30.592,00). Pendapatan dikatakan tinggi bila lebih dari rata-rata dan rendah bila kurang dari rata- rata. Tingkat pendidikan ibu dinilai berdasarkan lama pendidikan formal ibu (dalam satuan tahun), dan diklasifikasikan menjadi empat, yaitu dengan selang 0-6 tahun, 7-9 tahun, 10-12 tahun dan > 12 tahun. Data kondisi fisik rumah, jamban keluarga, tempat pembuangan limbah dan sampah, sarana air bersih serta perilaku ibu balita dinilai dengan pertanyaan dan diskoring. Hasil penilaian diklasifikasikan menjadi tiga, yaitu baik, cukup dan kurang. Tingkat kepadatan rumah diklasifikasikan menjadi dua berdasarkan ketentuan Dinas Kesehatan Kodya Bogor, yaitu tinggi bila luas rumah per kapita <10 m dan rendah bila >102 m. Kejadian penyakit infeksi ditentukan dengan mencatat ada/tidaknya penyakit yang ditemukan pada balita selama dua bulan terakhir, jenis penyakit, lama hari sakit dan frekuensi sakit. Semua data yang terkumpul diolah menggunakan tabulasi dan dianalisis secara deskriptif dan statistik. Untuk mengetahui hubungan antara kejadian sakit dengan faktor yang mempengaruhinya digunakan uji Chi-Square (Steel& Torrie, 1989). Pengukuran terhadap status gizi balita (TB/U), ditemukan balita dengan status gizi baik, sedang dan KEP (kurang dan buruk) adalah berturut-turut 38,3%, 31,7% dan 30%. Sedangkan berdasarkan BB/U, ditemukan balita dengan status gizi baik, sedang dan KEP (kurang dan buruk) adalah berturut-turut 73,3%, 18,3% dan 8,4%. Sebagian besar keluarga contoh (60%) mempunyai jumlah anggota keluarga lebih dari 4 jiwa. Sebesar 68,3% keluarga contoh mempunyai tingkat pendapatan di atas rata-rata (>Rp 30.592,00 per kapita per bulan). Tingkat pendidikan ibu contoh, sebesar 43,3% ditemukan dengan lama pendidikan formal 0-6 tahun, dan 8,3% ditemukan dengan lama pendidikan formal >12 tahun. Penilaian terhadap perilaku ibu yang berhubungan dengan kesehatan balita, sebesar 41,7% ditemukan dengan perilaku ibu pada kategori cukup dan 26,6% ditemukan pada kategori kurang...
Keyword: penyakit infeksi, anak balita

Judul: Pola asuh, kondisi lingkungan, dan status kesehatan bawah garis merah (BGM) di Kabupaten Sukabumi
Abstrak: Balita merupakan periode usia paling kritis dalam kehidupan manusia, karena secara fisik terjadi perkembangan tubuh dan keterampilan motorik yang sangat nyata. Anak yang sehat akan terbebas dari penyakit dan infeksi, namun pada umumnya anak balita adalah periode usia anak yang juga banyak menderita penyakit dan infeksi. Penelitian ini bertujuan untuk (1) Mempelajari karakteristik contoh (jenis kelamin, umur) dan karakterisik keluarga contoh (umur orang tua, pendidikan orang tua, pekerjaan orang tua, besar keluarga, pendapatan orang tua, dan pengetahuan gizi ibu), (2) Mempelajari intake makanan, status gizi dan kondisi kesehatan contoh, (3) Mempelajari pola asuh makan, pola asuh hidup sehat, dan kondisi lingkungan contoh, (4) Menganalisis hubungan pengetahuan gizi dengan pola asuh makan dan pola asuh hidup sehat serta pola asuh makan dengan intake makanan contoh, (5) Menganalisis hubungan antara intake makanan dengan status gizi contoh, (6) Menganalisis hubungan antara pola asuh hidup sehat dan kondisi lingkungan dengan kejadian sakit contoh, (7) Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi status gizi dan kesehatan contoh. Penelitian ini menggunakan desain cross sectional study yang dilakukan di Kabupaten Sukabumi, Jawa Barat. Lokasi penelitian ini terdiri dari empat kecamatan yaitu Kadudampit, Warung Kiara, Bantar Gadung, dan Cikakak. Penentuan empat wilayah tersebut sebagai lokasi penelitian dilakukan secara purposive. Penelitian dilakukan mulai dari Juni hingga September 2009. Penarikan contoh dilakukan secara purposive dengan kriteria contoh adalah anak balita yang berusia 2-5 tahun dengan hasil penimbangan berat badan berada di bawah garis merah (nilai z-skor BB/U <-2SD), akan menerima program pemberian makanan biskuit fungsional, tinggal bersama ibu kandung, dan bersedia untuk dijadikan sampel. Responden dalam penelitian ini adalah ibu balita yang terpilih sebagai contoh penelitian. Selanjutnya balita yang memenuhi kriteria dan kelengkapan data adalah 50 balita. Jenis data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Pengumpulan data primer dilaksanakan melalui wawancara secara langsung menggunakan kuesioner. Proses pengolahan data meliputi editing, coding, entry, dan analisis data. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excel 2003 dan SPSS versi 16.0 for windows. Selanjutnya data dianalisis secara deskriptif, korelasi dan regresi. Proporsi terbesar contoh dalam penelitian ini adalah berumur 24-35 bulan (48%) dengan rata-rata usia 37,8 ± 10,9 bulan. Lebih dari separuh contoh adalah perempuan (60%). Proporsi terbesar usia orang tua adalah usia dewasa awal dengan kisaran umur 20-40 tahun baik ayah (56%) maupun ibu (86%). Tingkat pendidikan ayah dan ibu memiliki presentase terbesar pada tingkat Sekolah Dasar atau sederajat. Proporsi terbesar pekerjaan ayah adalah buruh (52%) sedangkan ibu adalah ibu rumah tangga (92%). Lebih dari separuh contoh (54%) berasal dari keluarga dengan pendapatan perkapita Rp. 85.118,75 sampai Rp. 250.000. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 36 persen responden memiliki pengetahuan gizi dengan kategori sedang dan baik sedangkan 28 persen responden termasuk dalam kategori rendah. Hasil uji korelasi Spearman menunjukkan terdapat hubungan yang sangat signifikan antara tingkat pendidikan dengan pengetahuan gizi responden (p<0,01 dan r=0,415).
Keyword: Parenting, Environment, Nutritional status, Health status, Underweight preschool children

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