Judul: Keragaan Perilaku Remaja Putri terkait Anemia Gizi, Aktivitas Fisik, dan Kebiasaan Makan di Pondok Pesantren Ummul Quro Bogor.
Abstrak: Proporsi anemiapada remaja putri usia 10-18 tahun di Indonesia berdasarkan SKRT tahun 2012 sebesar 57.1%. Pengetahuan tentang anemia dapat mempengaruhi sikap dan perilaku remaja dalam pemilihan makanan yang selanjutnya akan mempengaruhi keadaan gizi termasuk status anemia. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis hubungan antara perilaku remaja putri terkait anemia gizi, aktivitas fisik, dan kebiasaan makan pada santri putri di Pondok Pesantren Ummul Quro Bogor. Desain penelitian yang digunakan adalah cross-sectional study dengan jumlah contoh sebesar 78 orang yang merupakan kelas XI IPA. Pengetahuan, sikap, dan praktik diperoleh melalui pengisian kuesioner, aktivitas fisik diperoleh melalui recall aktivitas 2x24 jam, konsumsi pangan diperoleh melalui food recall 2x24 jam, serta kebiasaan makan diperoleh melalui food frequency questionnaire (FFQ). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengetahuan dan sikap tentang anemia pada sebagian besar contoh tergolong cukup, sedangkan praktik anemia tergolong kurang. Terdapat hubungan yang signifikan pada aspek sebab-akibat anemia antara domain pengetahuan dan sikap(r= 0.265, p= 0.019). Tidak terdapat hubungan yang signifikan antara perilaku anemia dengan asupan dan tingkat kecukupan gizi pada contoh.
Keyword: aktivitas fisik, anemia, pengetahuan, praktik, sikap

Judul: Hubungan pengetahuan dan sikap gizi serta lama menstruasi dengan status anemia pada remaja putri di Kabupaten Bogor: studi kasus di SMAN 1 Cibungbulang dan Ciampea Kab. Bogor
Abstrak: Penelitian ini secara umum bertujuan untuk mengkaji hubungan pengetahuan dan sikap gizi serta lama menstruasi dengan status anemia pada remaja putri. Adapun tujuan khususnya adalah (1) mengetahui karakteristik siswi dan social ekonomi keluarga siswi, (2) mengetahui pengetahuan dan sikap gizi terkait anemia pada siswi, (3) mengetahui lama menstruasi pada siswi, (4) mengetahui status anemia pada siswi, (5) menganalisis hubungan pengetahuan dan sikap gizi dengan status anemia pada siswi, dan (6) menganalisis hubungan lama menstruasi dengan status anemia pada siswi. Penelitian ini menggunakan desain cross sectional study, yang merupakan baseline data dari program perbaikan anemia gizi besi disekolah untuk peningkatan prestasi akademik siswa kerjasama Departemen Gizi Masyarakat dengan Southeast Asian Food and Agriculture Science and Technology (SEAFAST) Center, LPPM IPB. Lokasi perlakuan dilakukan terhadap SMA yang memenuhi persyaratan secara purposive. Lokasi penelitian yaitu di SMAN 1 Ciampea dan SMAN 1 Cibungbulang Kabupaten Bogor. Jumlah siswi dalam penelitian ini adalah 80 siswi untuk setiap SMA. Penelitian dilaksanakan pada bulan Oktober 2009 sampai dengan bulan Desember 2009. Data yang dikumpulkan berupa data primer dan data sekunder. Data dikumpulkan melalui tiga cara yaitu dengan wawancara langsung, pengukuran langsung dan pemeriksaan laboratorium yang dilakukan oleh tenaga kesehatan terlatih dari RS PMI Bogor. Data primer meliputi: karakteristik sampel (umur, berat badan, tinggi badan, jumlah uang saku); karakteristik keluarga sampel (besar keluarga, jumlah saudara kandung, pendidikan orangtua dan pendapatan orangtua); pengetahuan dan sikap gizi serta riwayat menstruasi; kadar hemoglobin dan feritin sampel yang diperoleh dengan cara pengukuran langsung dan pemeriksaan laboratorium. Data sekunder berasal dari sekolah meliputi profil sekolah yang diperoleh dari arsip data yang ada di sekolah yang bersangkutan. Proses pengolahan data meliputi editing, coding, cleaning, entry dan analisis data. Data yang telah diperoleh kemudian dikumpulkan disajikan dalam bentuk tabel dan dianalisis secara deskriptif. Program komputer yang digunakan untuk pembuatan database dan penyimpanan adalah Microsoft Excel 2007. Pengolahan data dengan menggunakan program SPSS 14 for Windows. Hubungan antar variabel dianalisis dengan menggunakan uji korelasi Pearson. Sebagian besar siswi pada penelitian ini berumur 16 tahun baik di SMAN 1 Cibungbulang (42.5%) maupun di SMAN 1 Ciampea (38.0%). sampel terdiri atas siswa kelas 1 sampai 3 SMA. Sebagian besar pada penelitian ini sebanyak 55.0% adalah kelas 2 untuk SMAN 1 Cibungbulang dan sebanyak 40.5% adalah kelas 3 untuk SMAN1 Ciampea. Uang saku siswi terbanyak berada pada kisaran 6.000-17.000 rupiah per hari (80.5%). Status gizi anthropometri (IMT/U) pada sebagian besar siswi SMA berada pada kondisi normal. Namun demikian masih dijumpai sebanyak 6.3% di SMAN1 Cibungbulang dan 3.8% di SMAN1 Ciampea mengalami gizi kurang. Rata-rata nilai IMT/U untuk SMAN1 Cibungbulang -0.5 ± 0.9 dan SMAN1 Ciampea -0.7 ± 0.9.
Keyword: Nutrition knowledge, Nutrition attitudes, Menstruation periode, Anemia status

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