Judul: Kadar dan Ketersediaan Zat Besi Menu Tradisional Asal Nusa Tenggara Barat, Sulawesi dan Timor-Timur
Abstrak: Menu tradisional adalah hidangan makanan keluarga yang diterima dan dimanfaatkan secara turun-temurun, dibatasi oleh wilayah etnik dan mempunyai ikatan sosial yang di dalamnya terdapat aturan termasuk pantangan tertentu. Menu tradisional merupakan potensi daerah yang perlu dikembangkan untuk menunjang upaya preventif mengatasi masalah anemi dalam rangka meningkatkan status kesehatan masyarakat khususnya meningkatkan asupan zat besi. Bertolak dari hal di atas, peneliti tertarik untuk mempelajari nilai glZI menu tradisional melalui analisis energi (diperoleh dari hasil perhitungan analisis protein, karbohidrat dan lemak), karbohidrat (by difference), protein, lemak, kadar air, kadar abu, vitamin C, total zat besi, ketersediaan zat besi, asam fitat dan serat (lignin).
Keyword: 

Judul: Bioavailabilitas zat besi secara in vitro pada makanan penduduk di daerah pantai dan pegunungan: Kasus di Kecamatan, Pelabuhan Ratu, Kabupaten Sukabumi dan Kecamatan Pacet, Kabupaten Cianjur, Propinsi Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bioavailabilitas zat besi pada makanan penduduk di daerah pantai yang diwakili oleh Kecamatan Pelabuhan Ratu dan daerah pegunungan yang diwakili oleh Kecamatan Pacet, mengetahui tingkat konsumsi energi, protein, vitamin C dan zat besi penduduk, dan mengetahui pengaruh kandungan vitamin C, serat makanan, fitat dan oksalat terhadap bioavailabilitas zat besi dari makanan penduduk. Penelitian ini dilakukan pada bulan Oktober sampai Desember 1997 di Kecamatan Pelabuhan Ratu dan Kecamatan Pace! untuk memperoleh data konsumsi dan frekuensi pangan penduduk. Kemudian dilanjutkan dengan analisis makanan penduduk pada akhir Januari sampai April 1998 di Laboratorium Kimia Gizi dan Laboratorium Pengolahan Pangan Jurusan GMSK, Laboratorium Gizi Masyarakat, Kimia dan Biokimia Pangan Pusat Antar Universitas (PAU) Pangan dan Gizi IPB. Pemilihan lokasi penelitian dilakukan secara purposif, yaitu desa yang merupakan daerah pantai (Kecamatan Pelabuhan Ratu) dan pegunungan (Kecamatan Pacet). Masing­ masing kecamatan diwakili oleh dua desa. Jumlah contoh yang dipilih dari setiap desa adalah 30 keluarga sehingga total contoh sebanyak 120 keluarga. Penentuan contoh dilakukan secara acak. Penelitian ini dilakukan dalam dua tahap yaitu (1) tahap pene/itian di lapang untuk memperoleh data primer dan sekunder dan (2) tahap penelitian di laboratorium untuk menganalisis makanan penduduk. Data primer berupa data konsumsi, frekuensi dan cara pengolahan pangan penduduk dan data sekunder meliputi keadaan geografi desa, potensi desa, jumlah penduduk dan keadaan umum contoh. Data konsumsi pangan diperoleh dengan cara recall terhadap makanan yang dikonsumsi penduduk selama 24 jam. Pada tahap kedua dilakukan analisis kimia terhadap makanan yang sering dikonsumsi penduduk. Analisis yang dilakukan meliputi bioavailabilitas zat besi dan kadar zat besi (Miller et al., 1981), kadar protein (AOAC, 1984), kadar lemak (AOAC, 1984), kadar air (AOAC, 1984), kadar abu (AOAC, 1984), kadar vitamin C (AOAC, 1984), kadar serat makanan (Asp et al., 1983), kadarfitat (Beal & Mehta, 1985) dan kadar oksalat (AOAC, 1984). Data konsumsi pangan yang diperoleh dengan cara recall dikonversi rrienjadi zat gizi dengan perangkat lunak- komputer menggunakan program Food Processor berdasarkan Daftar Komposisi Bahan Makanan (DKBM). Makanan yang paling sering dikonsumsi dari data frekuensi konsumsi dianalisis dengan cara skoring. Hubungan kadar vitamin C, serat makanan (larut dan tidak larut), fitat, dan oksalat terhadap bioavailabilitas besi dianalisis dengan uji regresi berganda.
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