Judul: Analisis Hubungan Pengetahuan, Sikap, dan Paktik Gizi Ibu Rumah Tangga dengan Penggunaan Garam Beriodium di Wilayah Kabupaten Bogor
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisi hubungan pengetahuan, sikap, dan praktik ibu rumah tangga dengan penggunaan garam beriodium di wilayah Kabupaten Bogor. Desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional. Subjek berasal dari 7 kecamatan yang ada di Kabupaten Bogor. Jumlah subjek yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 168 ibu rumah tangga. Penelitian dilaksanakan pada bulan Februari- Mei 2016. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah wawancara dengan subjek dengan menggunakan kuesioner. Berdasarkan uji korelasi Pearson tidak terdapat hubungan antara pengetahuan gizi dengan penggunaan garam (p>0.05). Begitupun dengan uji korelasi antara sikap gizi dengan penggunaan garam tidak terdapat hubungan yang signifikan (p>0.05). Hasil uji korelasi antara praktik gizi dengan penggunaan garam menunjukan adanya hubungan yang signifikan (p<0.05).
Keyword: iodium, pengetahuan, penggunaan, praktik, sikap

Judul: Perilaku ibu rumah tangga dalam membeli dan menggunakan garam beriodium : studi di Desa Selokromo dan Kalimendong, Kecamatan Leksono, Kabupaten Wonogiri, Propinsi Jawa Tengah
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari latar belakang ibu rumah tangga; mempelajari faktor psikologis ibu rumah tangga terhadap garam beriodium; mempelajari hubungan antara latar belakang ibu rumah tangga dengan faktor psikologis terhadap garam beriodium; mempelajari hubungan antara faktor psikologis dengan keputusan untuk membeli dan menggunakan garam beriodium; mempelajari faktor eksternal yang menunjang keputusan ibu rumah tangga untuk membeli dan menggunakan garam beriodium. Penelitian dilaksanakan di Desa Kalimendong dan Selokromo, Kecamatan Leksono, Kabupaten Wonosobo, Propinsi Jawa Tengah, dari Bulan September sampai Nopember 1995. Data yang dikumpulkan meliputi data primer dan sekunder. Data primer terdiri dari data latar belakang ibu rumah tangga, data motivasi, persepsi, sikap, dan keputusan ibu rumah tangga dalam membeli dan menggunakan garam beriodium; data sumber informasi GAKI dan garam berlodium; data harga garam beriodium ditingkat konsumen (rumah tangga) dan keterjangkauan harga garam beriodium; data ketersediaan garam beriodium di tingkat desa; data jenis, merek dagang, dan harga garam beriodium yang dijual oleh pengecer garam di tingkat desa, tempat pembelian garam beriodium; wawancara dengan menggunakan pedoman pertanyaan kepada seorang produsen garam di daerah Juwana. Data sekunder yang dikumpulkan berupa data keadaan umum daerah penelitian; data analisis kandungan iodium garam yang dipasarkan di daerah penelitian; data pengada- an dan penyaluran garam di Kabupaten Wonosobo.
Keyword: garam beriodium

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