Judul: Hubungan Kebiasaan Makan, Aktivitas Fisik, dan Status Gizi dengan Kejadian Dismenorea pada Mahasiswi PPKU IPB
Abstrak: Dismenorea merupakan keluhan ginekologi yang sering terjadi pada remaja putri. Dismenorea ditandai dengan rasa nyeri pada perut bagian bawah saat menstruasi. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari hubungan antara kebiasaan makan, aktivitas fisik, dan status gizi dengan kejadian dismenorea. Desain penelitian adalah cross-sectional yang dilaksanakan pada Mei 2017. Penentuan 97 subjek dilakukan dengan metode incidental sampling berdasarkan kriteria inklusi. Data karakteristik subjek dan keluarga,serta kebiasaan makan diperoleh dengan wawancara, data status gizi diperoleh dengan pengukuran antropometri yang dihitung berdasarkan IMT/U dan IMT, sedangkan data konsumsi pangan diperoleh dari record 2 x 24 jam dan FFQ. Hasil penelitian menunjukkan sebagian besar (76.3%) subjek penelitian mengalami dismenorea dan diantaranya terdapat 53.6% subjek mengalami dismenorea setiap bulan. Terdapat hubungan signifikan positif antara konsumsi kopi dengan dismenorea (r=0.211 p=0.038), konsumsi minuman bersoda dengan dismenorea (r=0.261 p=0.010), frekuensi konsumsi daging dengan dismenorea (r= 0.228 p=0.005) serta riwayat keluarga dengan dismenorea (r=0.421 p=0.000). Terdapat hubungan signifikan negatif antara umur menarche dengan dismenorea (r=-0.221 p=0.030).
Keyword: aktivitas fisik, dismenorea, kebiasaan makan, status gizi

Judul: Hubungan Aktivitas Fisik dan Kebiasaan Konsumsi Pangan Sumber Kalsium dengan Dismenorea Primer pada Siswi SMA
Abstrak: Dismenorea primer adalah gangguan menstruasi dengan fungsi pelvis dan ovulatory normal yang menyakitkan dengan sensasi kram di perut bagian bawah akibat ketidakseimbangan hormon progesteron yang sering diiringi dengan gejala lain, seperti berkeringat, sakit kepala, mual, muntah, diare, dan tremor. Gejala ini dapat muncul sesaat sebelum atau selama menstruasi. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis keterkaitan antara aktivitas fisik dan kebiasaan konsumsi sumber kalsium dengan dismenorea primer pada siswi di SMAN 91 Jakarta Timur. Penelitian ini menggunakan desain studi cross sectional di SMAN 91 Jakarta Timur pada bulan April-Mei 2019. Subjek yang digunakan sebanyak 101 sampel kelas X dan XI. Hasil uji korelasi Spearman menunjukkan terdapat hubungan yang signifikan antara status gizi dan intensitas nyeri dismenorea (p<0.05) dan usia menarche dengan intensitas nyeri dismenorea (p<0.05) namun tidak terdapat hubungan antara aktivitas fisik, frekuensi konsumsi sumber kalsium, tingkat konsumsi kalsium, siklus menstruasi, durasi menstruasi dengan intensitas nyeri dismenorea (p>0.05). Hasil uji beda Kruskal-Wallis menunjukkan adanya perbedaan antara status gizi dengan intensitas nyeri dismenorea (p<0.05), namun tidak terdapat perbedaan antara tingkat konsumsi kalsium dengan intensitas nyeri dismenorea (p>0.05).
Keyword: Aktivitas fisik, dismenorea primer, konsumsi kalsium, status gizi

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