Judul: Hubungan Aktivitas Fisik, Pengetahuan Air Minum, Asupan Air dan Gejala Dehidrasi dengan Kecukupan Air pada Pekerja
Abstrak: Penelitan ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis hubungan antara aktivitas fisik, pengetahuan air minum, asupan air dan gejala dehidrasi dengan tingkat kecukupan air pada pekerja PT. Astra Internasinal Tbk Bogor. Penelitian ini mengunakan desain cross sectional study dengan 43 contoh, tempat dan pengambilan contoh dilakukan secara purposive. Penelitian ini dilakukan pada bulan November 2016 – Maret 2017. Mayoritas contoh adalah dewasa madya dengan jumlah laki-laki sebanyak 36 orang dan wanita 7 orang. Mayoritas pendidikan terakhir contoh adalah S1 dengan rata-rata pendapatan perbulan sebesar Rp 10 181 295 ± 7 651 152. Mayoritas contoh memiliki 8 jam kerja perhari, dan mayoritas contoh gizi lebih dengan pengetahuan tentang air yang baik dan aktivitas fisik ringan. Rata-rata asupan air contoh sebesar 2 823 ± 625 mL/hari dan mayoritas subjek memiliki tingkat kecukupan air yang normal. Berdasarkan gejala fisik dehidrasi, 58% contoh mengalami dehidrasi ringan. Tidak ada hubungan yang signifikan (p>0.05) antara aktivitas fisik, dan pengetahuan tentang air dengan tingkat kecukupan air contoh. Terdapat hubungan yang signifikan (p<0.05) antara asupan air dan gejala fisik dehidrasi dengan tingkat kecukupan air contoh.
Keyword: Aktivitas fisik, Tingkat Kecukupan Air, Pekerja

Judul: Hubungan Kebiasaan Minum dan Aktivitas Fisik dengan Status Hidrasi pada Pekerja Wanita PT Pintu Mas Garmindo Bogor
Abstrak: Tujuan dari penelitian adalah menganalisis hubungan kebiasaan minum dan aktivitas fisik dengan status hidrasi pada pekerja wanita PT Pintu Mas Garmindo Bogor. Penelitian dirancang menggunakan desain cross sectional. Jumlah subjek dalam penelitian sebanyak 101 wanita dewasa (20-49 tahun). Penelitian menggunakan data primer dengan cara wawancara dan pemeriksaan urin. Status hidrasi ditetapkan dengan menggunakan indikator warna urin PURI (dehidrasi >4). Hasil penelitian menunjukkan bahwa subjek memiliki kebiasaan minum yang beragam. Sebagian besar memiliki kebiasan minum >6 kali/hari dengan jumlah rata-rata 1796.44627.33 ml/hari setara dengan 7 gelas/hari dengan tingkat kecukupan air rata-rata 99.81±25.12%. Tingkat kecukupan zat gizi subjek termasuk normal. Subjek dengan status gizi normal sebanyak 64.4% dan tingkat aktivitas fisik subjek sebagian besar ringan (94.1%). Selanjutnya juga diketahui bahwa sebesar 56.4% subjek terhidrasi dengan baik, 42.6% subjek mempunyai status hidrasi kurang dan 1.0% subjek mempunyai status hidrasi sangat kurang. Gejala dehidrasi yang dirasakan subjek secara dominan terjadi berupa lelah (62.4%). Terdapat hubungan yang signifikan antara kebiasaan minum subjek dengan tingkat kecukupan air (p=0.000 r=0.890). Terdapat hubungan signifikan berkorelasi negatif antara tingkat kecukupan air berdasarkan rumus NRC dengan status hidrasi (p=0.000 r=-0.702). Tidak terdapat hubungan yang signifikan antara aktivitas fisik dengan konsumsi air (p=0.966 r= -0.004). Tidak terdapat hubungan yang signifikan antara aktivitas fisik dengan status hidrasi (p=0.580 r=0.056).
Keyword: Kebiasaan minum, aktivitas fisik, pekerja wanita, status hidrasi

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