Judul: Analisis pengetahuan, penerimaan, dan penggunaan cakram gizi ibu hamil pada kader posyandu dan ibu hamil
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat pengetahuan pada kader posyandu dan ibu hamil dan penerimaan cakram gizi ibu hamil. Cakram gizi ibu hamill didesain oleh Hardinsyah dan Septian berdasarkan referensi dari Stoppard M (2002) dan IOM (2009). Cakram digunakan untuk memantau perkembangan status gizi antropometri ibu hamil. Penelitian menggunakan studi desain crosssectional pada 42 orang kader posyandu dan 50 orang ibu hamil yang tersebar di 11 posyandu Dramaga, Bogor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar kader posyandu (64%) dan ibu hamil (74%) menyatakan sangat mudah memahami cakram gizi ibu hamil. Sebagian besar kader posyandu dan ibu hamil menyatakan menerima/ tertarik terhadap bentuk dan gambar, desain dan layout, isi, dan keseluruhan cakram gizi ibu hamil. Waktu penggunaan cakram gizi ibu hamil pada kader posyandu dan ibu hamil tergolong cepat yaitu masing-masing 82.9+22.1 detik dan 78.0+21.3 detik. Hal ini menunjukkan bahwa cakram gizi ibu hamil mudah digunakan dan dapat diterima oleh kader posyandu dan ibu hamil.
Keyword: cakram, penerimaan, pengetahuan, penggunaan

Judul: Analisis penerimaan, pengetahuan, dan lama penggunaan media cakram gizi remaja pada siswa SMP dan SMA di Kota Bogor.
Abstrak: Remaja dengan status gizi normal merupakan investasi yang menentukan kualitas sumber daya manusia di masa yang akan datang. Media edukasi gizi sangat diperlukan di sekolah-sekolah agar remaja lebih peduli terhadap status gizi mereka masing-masing. Cakram gizi remaja yang diproduksi oleh PERGIZI PANGAN ialah sebuah media edukasi untuk mengetahui status gizi seseorang dengan cepat, tepat, dan mudah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat penerimaan, pengetahuan, dan lama penggunaan cakram gizi pada remaja. Desain studi berupa cross-sectional yang dimulai sejak bulan Mei hingga bulan Agustus 2018. Penarikan subjek dengan metode purposive ini melibatkan 82 siswa dari SMPN 5 Bogor dan 85 siswa dari SMAN 3 Bogor. Data primer meliputi karakteristik subjek dan keluarga, tingkat penerimaan, pengetahuan, yang dikumpulkan melalui hasil dari penyebaran kuesioner dan lama penggunaan cakram diukur dengan stopwatch. Data sekunder meliputi gambaran sekolah serta adanya alat edukasi pemantauan status gizi, yang dikumpulkan melalui proses wawancara. Menurut pendapat ahli, cakram bermanfaat sebagai tahap awal dalam pemantauan status gizi remaja yang cepat, tepat, dan mudah. Namun, masih diperlukan penambahan sejumlah informasi gizi pada cakram yang telah beredar. Secara keseluruhan, baik siswa SMP dan SMA tertarik dan dapat menerima visualisasi, desain dan layout, isi, serta informasi keseluruhan cakram. Sebagian besar siswa SMA (61.2%) maupun siswa SMP (52.4%) tergolong sangat baik dalam tingkatan pengetahuan mengenai isi cakram. Rata-rata siswa SMP menghabiskan waktu 31.6 ± 15.6 detik dan siswa SMA menghabiskan waktu 27.8 ± 9.2 detik untuk menggunakan kedua sisi cakram cakram dengan efektif. Terdapat perbedaan nyata (p<0.05) antar sekolah mengenai tingkat pengetahuan cakram dan lama penggunaannya. Tidak terdapat perbedaan nyata (p>0.05) mengenai penerimaan secara keseluruhan cakram gizi remaja pada siswa SMP dan SMA.
Keyword: cakram, pengetahuan, penerimaan, penggunaan, 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