Judul: Pengetahuan dan Sikap Mahasiswa Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Institut Pertanian Bogor terhadap Resistensi Antibiotik
Abstrak: Penggunaan antibiotika untuk pengobatan tidak perlu diragukan lagi, tetapi pemakaiannya yang berlebihan akan diikuti dengan kebalnya bakteri, sehingga manfaat dari antibiotika akan berkurang. Resistensi antibiotik adalah kondisi dimana suatu bakteri menjadi kebal terhadap antibiotika. Tujuan penelitian ini adalah mengukur tingkat pengetahuan dan sikap mahasiswa Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Institut Pertanian Bogor (FPIK IPB) terhadap resistensi antibiotik, menganalisis hubungan antara karakteristik dan pengetahuan dan sikap, dan menganalisis hubungan antara pengetahuan dan sikap responden terhadap resistensi antibiotik. Penelitian ini dirancang menggunakan kajian lapang lintas seksional (cross-sectional study). Besaran sampel penelitian ini adalah sebesar 31.2% dari 850 total populasi sehingga didapatkan sebanyak 265 sampel. Data diperoleh melalui wawancara kepada responden menggunakan kuesioner yang sudah disusun secara terstruktur. Hasil penelitian menunjukan tingkat pengetahuan mahasiswa FPIK IPB terhadap resistensi antibiotik umumnya berada pada tingkat buruk dan sikap pada tingkat sedang. Dari hasil penelitian didapatkan hubungan yang nyata antara angkatan dan sikap (p=0.013, r=0.015), jenis kelamin dan sikap (p=0.003, r=-0.381), serta hubungan antara pengetahuan dan sikap (p=0.000, r=0.524).
Keyword: pengetahuan, resistensi antibiotik, sikap

Judul: Pengetahuan dan Sikap Mahasiswa Fakultas Peternakan Institut Pertanian Bogor terhadap Resistensi Antibiotik
Abstrak: Antibiotik merupakan sediaan obat yang dihasilkan dari cendawan atau bakteri yang dapat mematikan atau menghambat pertumbuhan bakteri. Penggunaan antibiotik yang tidak tepat dapat memicu terjadinya resistensi antibiotik. Jika suatu bakteri resisten terhadap suatu antibakterial, maka organisme itu akan terus bertumbuh meski telah dilakukan pemberian obat antibakterial. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan data tentang tingkat pengetahuan dan sikap mahasiswa Fakultas Peternakan di Institut Pertanian Bogor terhadap resistensi antibiotik. Penelitian dirancang menggunakan kajian lapang lintas seksional. Besaran sampel pada penelitian ini ditentukan menggunakan metode acak sederhana dari pangkalan data (database) mahasiswa semester 5 dan semester 7 setiap departemen yang ada di Fakultas Peternakan Institut Pertanian Bogor. Besaran sampel pada penelitian ini sebanyak 48.2% dari 415 total populasi sehingga didapatkan sampel sebanyak 200 orang. Data diperoleh melalui wawancara kepada responden menggunakan kuesioner yang sudah disusun secara terstruktur. Data dianalisis menggunakan program Statistical Products and Solution Services version16 (SPSS V.16). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar tingkat pengetahuan dan sikap mahasiswa di Fakultas Peternakan Institut Pertanian Bogor terhadap resistensi antibiotik berada pada kategori sedang. Dalam penelitian ini didapat hubungan yang nyata antara jenis kelamin dan pengetahuan (p=0.047; r=0.127) dengan kekuatan hubungan yang lemah, serta terdapat hubungan yang nyata antara pengetahuan dan sikap (p=0.001; r=-0.581) dengan kekuatan hubungan yang kuat dan arah yang positif.
Keyword: pengetahuan, resistansi antibiotik, sikap

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