Judul: Analisis Faktor-Faktor Lingkungan Yang Mempengaruhi Penularan Penyakit Diare Di Kotamadya Ujung Pandang
Abstrak: Hasil penelitian ini diharapkan dapat berguna sebagai bahan informasi dalam rangka penyempurnaan program pemberantasan penyakit diare yang dilaksanakan Pemerintah dewasa ini. Untuk mencapai tujuan tersebut, dilakukan pengumpulan data melalui survai, wawancara dan pemeriksaan contoh air di laboratorium terhadap sampel sebanyak 90 kepala keluarga sebagai responden Data terkumpul diolah dan dianalisis dalam bentuk analisis statistic deskriptif dan statistik infrensial dengan mempergunakan model analisis regresi ganda bertatar untuk mengukur tingkat pengaruh sosial, fisik dan biologis, dan analisis varians antar satu jalur untuk mengukur pengaruh factor lokasi antar kelurahan. Hasil penelitian menunjukan bahwa penularan penyakit diare berkaitan erat dengan masalah dan kondisi faktor-faktor lingkungan sosial, fisik dan biologis yang tidak memadai atau jelek. Uji statistik pada taraf keyakinan 0,05 menunjukkan tingkat pendidikan kepala keluarga dan ibu rumah tangga rendah, keadaan pendapatan perumahan, keluarga yang rendah, kebiasaan kualitas dan kuantitas air bersih yang jajan,..dst
Keyword: Environmental factor, Diare, Public health, Total population

Judul: Variations In The Incidence Rate Of Diarrhea  Based On Climate Conditions In Ciliwung Watershed
Abstrak: Diare merupakan masalah kesehatan yang umum terjadi di Indonesia dan menjadi penyebab kematian bayi tertinggi kedua. Meskipun penyakit diare dapat menular melalui air, ternyata faktor iklim juga berperan penting dalam penyebarannya. Namun sejauh ini, studi mengenai pengaruh iklim pada tingkat daerah aliran sungai masih sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan spasial dan temporal antara nilai tingkat kejadian (IR) diare dengan kondisi iklim dan peluang tingkat kejadian (IR) diare berdasarkan curah hujan serta surplus-defisit air pada tiap bagian DAS Ciliwung. Hasil penelitian menunjukkan nilai IR tertinggi sebesar 53 tercatat pada bagian hilir, lalu diikuti bagian tengah dan hulu DAS. Faktor curah hujan yang tinggi berperan dalam penurunan nilai IR pada bagian hulu dan tengah DAS yaitu menyediakan lingkungan yang kondusif untuk pengenceran patogen penyebab diare. Pada hilir DAS, kelebihan air berdampak pada peningkatan kasus diare oleh potensi peningkatan aliran air dari wilayah atas yang sangat mungkin membawa sampah yang mengandung patogen Diare. Temuan lain menunjukkan hubungan yang bervariasi antara unsur iklim dan tingkat kejadian (IR) diare dengan rentang koefisien korelasi (r) -0.4 hingga 0.5. Temuan riset ini mengindikasikan bahwa lokasi dataran rendah dengan curah hujan yang melimpah lebih rentan akan penyebaran penyakit diare.
Keyword: faktor iklim, peluang, surplus defisit, waterborne diseases

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