Judul: Pola Konsumsi Pangan, Status Gizi Dan Pengetahuan Reproduksi Remaja Putri
Abstrak: Kualitas reproduksi akan terwujud bila didukung kesiapan reproduksi yang baik. Kesiapan reproduksi pada remaja dipengaruhi oleh kesiapan fisik yang digambarkan melalui status gizi dan kesehatan remaja serta kesiapan mental berupa persepsi remaja terhadap kesehatan reproduksi. Persepsi terhadap kesehatan reproduksi yang baik akan sangat mendukung kesiapan reproduksi remaja guna menurunkan angka kematian ibu dan kejadian berat bayi lahir rendah. Dalam penelitian ini dipelajari pola konsumsi pangan, status gizi dan pengetahuan reproduksi remaja putri. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif dengan rancangan cross sectional. Penentuan lokasi penelitian dilakukan secara purposif (purposive sampling). Contoh penelitian adalah siswi di SMAN 1 dan Pondok Pesantren Daarun Nadhah Thawalib di Kecamatan Bangkinang, Kabupaten Kampar, Provinsi Riau. Pemilihan Sekolah Menengah Atas dengan pertimbangan sekolah tersebut merupakan sekolah favorit di Kecamatan Bangkinang dan sebagian besar lulusannya cenderung memilih melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi. Sedangkan pemilihan Pondok Pesantren berdasarkan pertimbangan setelah lulus sekolah mereka diharapkan segera mandiri (bekerja atau menikah). Waktu pengambilan data dimulai pada bulan Februari sampai Maret 2007.
Keyword: 

Judul: Analisis Konsumsi Pangan, Status Gizi dan Perilaku Remaja Putri tentang Kesehatan Reproduksi dan Gizi Pranikah.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji mengenai konsumsi pangan, status gizi dan perilaku remaja putri tentang kesehatan reproduksi dan gizi pranikah. Desain penelitian ini adalah cross sectional study. Penentuan lokasi penelitian secara purposive yaitu di Pondok Pesantren Ummul Quro Al-Islami Bogor. Jumlah contoh sebanyak 78 remaja puteri berusia 15-18 tahun. Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara menggunakan kuesioner dan pengukuran langsung. Sebagian besar contoh memiliki pengetahuan pada kategori kurang (skor: <60.0%), sikap sedang (skor: 60.0%-80.0%)dan praktik kurang (skor: <60.0%). Uji RankSpearman menunjukkan ada hubungan antara pengetahuan mengenai kesehatan reproduksi dan gizi pranikah dengan praktik, tetapi tidak terdapat hubungan antara pengetahuan dengan sikap dan sikap dengan praktik. Terdapat hubungan negatif antara tingkat kecukupan gizi dengan status gizi tetapi tidak terdapat hubungan antara kebiasaan makan dengan status gizi. Selain itu terdapat hubungan positif antara informasi dari TV, teman sebaya, orang tua dan kerabat yang berprofesi dibidang kesehatan dengan pengetahuan. Hubungan yang positif juga antara acara TV dan keikutsertaan penyuluhan mengenai kesehatan dengan praktik contoh.
Keyword: gizi pranikah, remaja putri, 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