Judul: Hubungan Pola Konsumsi Pangan, Aktivitas Fisik dan Status Gizi Antropometri dengan Hipertensi pada Masyarakat di Kota Bandung
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji hubungan berbagai faktor risiko hipertensi dengan kejadian hipertensi pada masyarakat di Kota Bandung. Desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional dengan jumlah subjek 60 orang yang terdiri dari 30 perempuan dan 30 laki-laki yang mewakili masyarakat Kota Bandung. Tempat penelitian dipilih secara sengaja karena beberapa alasan. Penelitian dilaksanakan pada bulan Februari-Maret 2016. Berdasarkan uji korelasi spearman terdapat hubungan signifikan antara usia (p=0.001; r=0.408),, frekuensi konsumsi makanan berlemak (p=0.033; r=0.276) dan aktivitas fisik (p=0.007 ; r= -0.347) dengan hipertensi. Berdasarkan uji korelasi spearman, tidak terdapat hubungan yang signifikan antara status gizi, kebiasaan konsumsi makanan asin, kebiasaan konsumsi kopi, frekuensi konsumsi sayur dan buah, tingkat keukupan lemak dan kecukupan natrium serta riwayat keluarga dengan hipertensi (p>0.05).
Keyword: aktivitas fisik, hipertensi, masyarakat, pola konsumsi pangan, status gizi

Judul: Hubungan Konsumsi Buah dan Sayur, Aktivitas Fisik, dan Status Gizi dengan Tekanan Darah pada Pasien Hipertensi Wanita Dewasa di RSPAD Gatot Soebroto Jakarta
Abstrak: Hipertensi merupakan salah satu permasalahan utama penyakit tidak menular. Hipertensi dapat menyebabkan komplikasi dan menurunkan usia harapan hidup penderitanya. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis hubungan konsumsi buah dan sayur, aktivitas fisik, dan status gizi dengan tekanan darah pada pasien hipertensi wanita dewasa di RSPAD Gatot Soebroto Jakarta. Sebanyak 43 subjek wanita dewasa (≥ 18 tahun) berpartisipasi dalam penelitian cross sectional ini. Data konsumsi buah dan sayur dikumpulkan menggunakan semi quantitative food frequency questionnaires (SQ-FFQ). Data aktivitas fisik dikumpulkan dengan metode recall 2x24 jam. Data tekanan darah dicatat berdasarkan hasil rekam medis subjek. Berat dan tinggi badan serta lingkar pinggang dengan pengukuran langsung. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 79.1 % dan 97.7% subjek masing-masing mengonsumsi buah dan sayur dalam kategori kurang. Sebagian besar subjek (81.4 %) memiliki aktivitas fisik yang ringan, 20.9 % subjek overweight, 69.8 % subjek obese, dan 93 % subjek memiliki lingkar pinggang yang tidak normal. Terdapat hubungan yang signifikan antara konsumsi buah (p=0.047) dengan tekanan darah diastolik, serta aktivitas fisik (p=0.041) dengan tekanan darah sistolik. Oleh karena itu subjek disarankan untuk meningkatkan konsumsi buah dan sayur serta melakukan aktivitas fisik secara rutin untuk menurunkan faktor risiko kejadian hipertensi melalui perbaikan status gizi.
Keyword: aktivitas fisik, konsumsi buah dan sayur, status gizi, tekanan darah

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