Judul: Estimasi asupan flavonoid dan karotenoid melalui survey konsumsi pangan dengan metode food frequency questionnaire pada masyarakat Bogor
Abstrak: Asupan flavonoid dan karotenoid yang bersumber dari konsumsi pangan sehari-hari berpotensi menurunkan resiko terjangkitnya penyakit kronis pada tubuh manusia dan melindungi tubuh dari radikal bebas oleh karena aktivitas antioksidan yang dimiliki kedua senyawa tersebut. Studi terkait estimasi asupan flavonoid dan karotenoid harian pada suatu populasi sangat bermanfaat sebagai langkah awal dalam mendokumentasikan pengaruh senyawa-senyawa tersebut terhadap resiko penyakit degeneratif dan kronis. Saat ini, penelitian mengenai asupan flavonoid dan karotenoid masih sangat terbatas, terutama di Indonesia. Dalam penelitian ini, dilakukan perhitungan terhadap asupan senyawa flavonoid dan karotenoid pada populasi masyarakat daerah Kota maupun Kabupaten Bogor. Nilai estimasi asupan harian diperoleh dengan cara menjumlahkan nilai kandungan senyawa flavonoid dan karotenoid dalam pangan yang dikonsumsi responden. Data konsumsi pangan peneltiian ini diperoleh dari survey konsumsi pangan dengan metode Food Frequency Questionnaire (FFQ), melibatkan 200 orang responden berusia 25-70 tahun, meliputi 100 orang responden dari populasi Kota Bogor (50 pria dan 50 wanita) dan 100 orang responden dari populasi Kabupaten Bogor (50 pria dan 50 wanita). Kandungan flavonoid dan karotenoid makanan yang dikonsumsi responden diperoleh dari database yang dikembangkan USDA dan kalkulasi berdasarkan data resep yang diperoleh dari survey konsumsi pangan. Rata-rata asupan flavonoid harian responden secara keseluruhan pada penelitian ini adalah sebanyak 149.520 mg/hari, dimana 49.41% nya berupa isoflavon, 24.01% flavonol, 9.43% Flavanon, 7.02% flavan-3-ol, 5.98% flavon dan 4.16% antosianidin. Sementara itu, rata-rata asupan karotenoid harian responden secara keseluruhan pada penelitian ini adalah sebanyak 7.6 mg/hari. Dari total asupan karotenoid tersebut, sebanyak 49.85% nya adalah karotenoid jenis β-karoten, disusul dengan likopen (19.92%), lutein & zeaxanthine (13.50%), α-karoten (6.90%) dan β-cryptoxanthine (2.57%). Hasil penelitian estimasi asupan karotenoid dan flavonoid sangat bervariasi dari satu studi ke studi lainnya, sangat dipengaruhi oleh pola konsumsi pangan populasi target dan jenis flavonoid maupun karotenoid yang diamati.
Keyword: daily intake, carotenoids, flavonoids

Judul: Perilaku konsumsi suplemen makanan dietary fiber pada konsumen dewasa di kota Bogor Selatan
Abstrak: Tujuan umum dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perilaku konsumsi suplemen makanan dietary fiber di Kota Bogor Selatan serta faktor-faktor yang mempengaruhinya. Sedangkan tujuan khusus dari penelitian ini adalah identifikasi brand awareness suplemen makanan dietary fiber pada contoh, mengetahui asosiasi citra (brand assosiation) merek suplemen makanan dietary fiber pada contoh, mengetahui alasan contoh dalam hal mengkonsumsi suplemen makanan dietary fiber, mengetahui loyalitas merek suplemen makanan dietary fiber pada contoh, mengetahui perpindahan merek suplemen makanan dietary fiber pada contoh, menganalisis hubungan antara merek suplemen makanan dietary fiber yang pertama diingat dengan merek suplemen makanan dietary fiber yang dikonsumsi oleh contoh, menganalisis hubungan antara jenis kelamin contoh dengan merek suplemen makanan dietary fiber yang dikonsumsi oleh contoh. Metode yang digunakan adalah metode survey dengan mengambil lokasi penelitian di Kelurahan Lawanggintung, Kecamatan Bogor Selatan, Kota Bogor yang dipilih secara purposive. Pengambilan data dilaksanakan pada bulan November sampai Desember 2002. Jumlah contoh yang diambil sebanyak 100 orang. Data yang dikumpulkan meliputi data sekunder dan data primer. Data primer meliputi data faktor internal (jenis kelamin, umur, pekerjaan, tingkat pendidikan, keadaan kesehatan, kondisi fisiologis, tingkat pendapatan, dan pengetahuan gizi tentang minuman suplemen dietary fiber), faktor eksternal (sumber informasi dan ketersediaan produk), atribut produk (merek, harga, klaim, label, citra rasa, dan kandungan gizi), dan konsumsi suplemen dietary fiber (frekuensi pemakaian, tingkat konsumsi, loyalitas merek, brand switching, brand awareness, brand assosation, dan alasan) dikumpulkan dengan teknik wawancara dengan menggunakan kuesioner sebagai alat bantu. Data sekunder meliputi data keadaan umum yang dicatat dari kantor kecamatan Bogor Selatan. Analisis dilakukan secara deskriptif dan statistik.. Analisis statistik yang dilakukan adalah uji Chi Square. Dari 100 orang contoh yang tidak mengkonsumsi, mengkonsumsi, dan tidak lagi mengkonsumsi suplemen makanan dietary fiber, sebagian besar mengetahui produk suplemen makanan dietary fiber melalui media televisi (86%). Sebanyak 39,6% contoh yang mengkonsumsi suplemen makanan dietary fiber, membeli produk tersebut di warung, dan menyatakan bahwa produk tersebut selalu tersedia.
Keyword: suplemen

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