Judul: Perilaku konsumsi susu pada ibu hamil di pusat kesehatan masyarakat wilayah kecamatan Bogor Barat
Abstrak: the aims of this research were to know 1) characteristics of individual, family and milk product consumed by pregnant woman, 2) milk consummption behaviour of pregnant woman and 3) correlation between milk consumption behaviour with individual and family charactreistics. This research was carried out from August 7th to September 7th, 2006 at Pusat Kesehatan Masyarakat (Puskesmas) Kecamatan Bogor Barat.
Keyword: 

Judul: Perilaku konsumsi susu pada ibu hamil
Abstrak: Tujuan umum dari penelitian ini adalah untuk mempelajari perilaku konsumsi susu pada ibu hamil. Tujuan khusus meliputi: mengetahui karakteristik individu (umur, pendidikan, pengetahuan gizi tentang susu, pekerjaan, pengeluaran per bulan untuk susu, dan sumber informasi), karakteristik keluarga (besar keluarga dan pendapatan keluarga), dan karakteristik produk (jenis, bentuk, harga, dan label) susu yang dikonsumsi oleh ibu hamil, mengetahui perilaku konsumsi susu pada ibu hamil (jenis, bentuk, frekuensi, jumlah, tempat pembelian, atribut utama yang paling diperhatikan dalam membeli dan alasan mengkonsumsi susu), mengetahui hubungan antara karakteristik individu dengan perilaku konsumsi susu serta mengetahui kontribusi konsumsi susu terhadap kecukupan gizi yang dianjurkan. Disain penelitian ini adalah Cross Sectional Study, yang dilakukan di Kota Bogor, Jawa Barat. Pengambilan data dilakukan selama dua bulan, yaitu bulan Maret sampai dengan bulan Mei 2003. Contoh dalam penelitian ini adalah ibu hamil yang sedang mengkonsumsi susu minimal satu kali dalam satu bulan terakhir. Penentuan lokasi penelitian ini dilakukan secara sengaja atau purposive sampling (Singarimbun dan Effendi, 1991), berdasarkan kesediaan pihak Rumah Sakit, Puskesmas, Klinik Dokter Spesialis Kandungan, maupun Klinik Bersalin dan klub senam ibu hamil sebagai tempat penelitian Pengambilan contoh dilakukan dengan menggunakan metode aksidental (accidental sampling) yakni suatu teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang ditemukan secara kebetulan dan memenuhi kriteria yang ditentukan. Jumlah sampel adalah 300 orang ibu hamil. Data primer diperoleh dengan menggunakan kuisioner melalui metode wawancara, terdiri dari karakteristik individu (umur, pendidikan, pengetahuan gizi tentang susu, pekerjaan, pengeluaran per bulan untuk susu, dan sumber informasi), karakteristik keluarga (besar keluarga dan pendapatan keluarga), dan perilaku konsumsi susu (konsumsi: jenis, bentuk, frekuensi, jumlah konsumsi, tempat pembelian, atribut utama yang dipertimbangkan, dan alasan mengkonsumsi susu). Data sekunder yang dikumpulkan meliputi karakteristik produk serta data keadaan umum wilayah. Data-data tersebut diolah melalui analisis secara deskriptif maupun statistik. Analisis secara deskriptif dilakukan pada peubah karakteristik individu, karakteristik keluarga, karakteristik produk, dan peubah perilaku konsumsi susu. Hubungan antara peubah karakteristik individu, keluarga dan konsumsi susu dianalisis secara statistik daengan menggunakan uji korelasi Rank-Spearman dan Chi-Square dengan program SPSS. Dari 300 ibu hamil yang menjadi contoh penelitian sebagian besar (87,0%) berusia antara 20-35 tahun, dengan rata-rata adalah 28 tahun. Pada umumnya (54,0%) responden mempunyai tingkat pendidikan akhir SLTASLTP dan sebanyak $5,7% mempunyai pengetahuan gizi yang tinggi. Persentase terbesar contoh 70,3% sebagai ibu rumah tangga. Sebesar 54,3% responden mempunyai tingkat pengeluaran susu yang tinggi yaitu lebih dari RP.80.000,00. Kemudian sebesar 67,0% contoh memperoleh informasi mengenai susu melalui media massa, khususnya iklan televisi (72,1%). Responden mempunyai jumlah anggota keluarga < 4 orang sebanyak 80,3%. Berdasarkan tingkat pendapatan keluarga per kapita terbesar (76,7%) terdapat pada tingkat pendapatan lebih dari Rp.300.000,00.
Keyword: pregnant mother, milk consumption behavior, Spearman's rank correlation

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