Judul: Faktor Risiko Obesitas Pada Orang Dewasa Di Denpasar
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk melihat faktor risiko kejadian obesitas pada orang dewasa di Denpasar, Bali. Desain penelitian adalah cross sectional study. Pengumpulan data dilakukan dengan metode wawancara menggunakan kuesioner pada September sampai November 2014. Penelitian dilakukan terhadap 60 contoh obes dan 58 contoh normal berumur 19-55 tahun yang dipilih secara purposif. Analisis yang dilakukan meliputi uji beda Mann Whitney U, uji korelasi Spearman, dan uji regresi binary logistic metode enter. Umur, status kawin, obesitas pada orang tua, dan kebiasaan merokok berbeda nyata antara kedua contoh (p<0.05). Obesitas berhubungan signifikan dengan peningkatan umur, jenis kelamin laki-laki, status kawin, kebiasaan merokok, dan obesitas pada orang tua (p<0.05). Contoh yang berumur ≥50 tahun dan 30-49 tahun lebih berpeluang untuk mengalami obesitas dibandingkan contoh yang berumur 19-29 tahun (OR=12.228; OR=7.407). Contoh yang sudah menikah dan memiliki orang tua obes lebih berpeluang mengalami obesitas dibandingkan dengan contoh yang belum menikah dan tidak memiliki orang tua obes (OR=3.987; OR=5.967).
Keyword: faktor risiko, obesitas, status kawin, umur dewasa

Judul: Faktor Risiko Obesitas Sentral Pada Orang Dewasa Di Indonesia
Abstrak: Hasil Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) tahun 2007 sebanyak 18.8% orang dewasa mengalami obesitas sentral dan meningkat menjadi 26.6% pada tahun 2013 (Balitbangkes 2008,2013). Obesitas sentral lebih berisiko kesehatan dibandingkan dengan obesitas umum, dan dianggap sebagai faktor risiko yang berkaitan dengan beberapa penyakit kronis. Seseorang dikatakan obesitas sentral apabila lingkar perut ≥ 90 cm pada pria dan ≥80 cm pada wanita (IDF 2006). Terjadinya peningkatan prevalensi obesitas sentral mengakibatkan terjadinya peningkatan risiko penyakit degeneratif yang berimplikasi pada penurunan umur harapan hidup. Tujuan umum penelitian ini adalah menganalisis faktor-faktor risiko obesitas sentral pada orang dewasa di Indonesia. Tujuan khusus dari penelitian (1) Menganalisis hubungan karakteristik demografi dan sosial-ekonomi dengan kejadian obesitas sentral, (2) Menganalisis hubungan gaya hidup dengan kejadian obesitas sentral, dan (3) Menganalisis faktor-faktor yang dominan berpengaruh terhadap kejadian obesitas sentral Penelitian ini menggunakan desain cross sectional study. Data yang digunakan adalah data sekunder Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) 2007 dan 2013 yang dilakukan oleh Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan (Balitbangkes), Departemen Kesehatan. Sampel yang digunakan berjumlah 584 261 sampel tahun 2007 dan tahun 642 332 sampel tahun 2013. Data dalam penelitian ini seluruhnya merupakan data Riskesdas 2007 dan 2013 yang diperoleh dalam bentuk electronic file. Data yang digunakan penelitian ini terdiri dari variabel karakteristik demografi dan sosial-ekonomi sampel (umur, jenis kelamin, besar keluarga, pendidikan, pekerjaan, pengeluaran per kapita, dan tipe wilayah), gaya hidup (kebiasaan merokok, aktivitas fisik berat, konsumsi sayuran dan buah, konsumsi makanan/minuman manis dan konsumsi makanan berlemak) dan ukuran lingkar perut. Pengolahan data menggunakan Microsoft Excell 2007 dan SPSS 20.0 for Windows dengan analisis deskriptif menggunakan crosstab, analisis bivariat menggunakan uji Chi square dan analisis multivariat dilakukandengan menggunakan regresi logistik dengan metode Backward Wald. Prevalensi obesitas sentral tahun 2007 ditemukan pada sampel berjenis kelamin perempuan dengan umur ≥ 45 tahun, memiliki besar keluarga kecil, tingkat pendidikan tinggi, tidak bekerja, pengeluaran rumah tangga menengah keatas, tinggal diperkotaan, tidak merokok, tidak melakukan aktivitas fisik berat, cukup mengkonsumsi buah, jarang mengkonsumsi makanan minuman manis dan sering mengkonsumsi makanan berlemak. Sedangkan prevalensi obesitas tertinggi tahun 2013 ditemukan pada sampel berjenis kelamin perempuan dengan umur ≥ 45 tahun, memiliki besar keluarga kecil, tingkat pendidikan tinggi, tidak bekerja, pengeluaran rumah tangga menengah keatas, tinggal diperkotaan, tidak merokok, tidak melakukan aktivitas fisik berat, cukup mengkonsumsi buah, jarang mengkonsumsi makanan minuman manis dan sering mengkonsumsi makanan berlemak. Regresi logistik digunakan untuk menganalisis faktor risiko obesitas sentral. Hasil analisis tahun 2007 menunjukkan menunjukkan bahwa sebanyak 10,9% subjek mengalami obesitas sentral. Faktor risiko (p<0.05) obesitas sentral pada subjek yaitu umur ≥ 45 tahun (OR=1.71), perempuan (OR=1.32), pengeluaran rumah tangga menengah keatas (OR=1.22), tinggal di perkotaan (OR=1.46), tidak melakukan aktivitas fisik berat (OR=1.30), kurang konsumsi sayur (OR=1.02), sering mengkonsumsi makanan berlemak (OR=1.10). Hasil analisis tahun 2013 menunjukkan bahwa sebanyak 29,9% subjek mengalami obesitas sentral. Faktor risiko (p<0.05) obeistas sentral pada subjek yaitu umur ≥ 45(OR=1.38), perempuan (OR=3,97), pengeluaran rumah tangga menengah keatas (OR=1,60), tinggal di perkotaan (OR=1,30), tidak melakukan aktivitas fisik berat (OR =1,157), dan sering mengkonsumsi makanan berlemak (OR=1,08). Faktor risiko obesitas sentral yang dominan pada tahun 2007 adalah subjek yang berumur ≥ 45 tahun sedangkan pada tahun 2013 adalah subjek
Keyword: dewasa, faktor risiko, obesitas sentral

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