Judul: Kontribusi ikan dalam konsumsi pangan serta pengaruhnya terhadap status gizi anak usia bawah dua tahun di kecamatan Banda kabupaten Maluku Tengah
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah: (1) Mempelajari konsumsi pangan pada tingkat rumahtangga; (2) Mempelajari pola konsumsi ikan yang meliputi jenis, frekuensi makan, cara pengolahan dan jumlah ikan yang dikonsumsi anak usia bawah dua tahun; (3) Menghitung berapa besar sumbangan ikan terhadap konsumsi energi dan protein anak usia bawah dua tahun; (4) Mempelajari hubungan status gizi anak usia bawah dua tahun dengan konsumsi energi dan protein yang disumbangkan ikan.
Keyword: konsumsi pangan, status gizi, pola konsumsi

Judul: Sumbangan konsumsi ikan terhadap kecukupan protein balita keluarga nelayan buruh dan nelayan juragan
Abstrak: Tujuan umum penelitian ini adalah adalah untuk mengetahui sumbangan konsumsi ikan terhadap kecukupan protein anak balita pada keluarga nelayan buruh dan nelayan juragan. Secara khusus tujuannya adalah: 1) Mengetahui karakteristik keluarga nelayan buruh dan nelayan juragan; 2) Menganalisis konsumsi ikan pada balita keluarga nelayan buruh dan nelayan juragan; 3) Mengetahui sumbangan ikan terhadap kecukupan protein balita keluarga nelayan buruh dan nelayan juragan; 4) Menganalisis hubungan antara pendapatan dengan konsumsi ikan pada balita keluarga nelayan buruh dan nelayan juragan; 5) Menganalisis hubungan antara pengetahuan gizi ibu dengan kebiasaan makan dan konsumsi ikan pada balita keluarga nelayan buruh dan nelayan juragan; dan 6) Membandingkan status gizi balita nelayan buruh dan nelayan juragan dan hubungannya dengan konsumsi ikan. Penelitian ini dilakukan di Kelurahan Marunda, Kecamatan Cilincing dan Kelurahan Pluit, Kecamatan Penjaringan, Jakarta Utara, Propinsi DKI Jakarta dengan menggunakan disain penelitian Cross Sectional Study. Penelitian dilaksanakan pada bulan Februari sampai Maret 2005. Populasi penelitian adalah keluarga nelayan buruh dan nelayan juragan yang memiliki anak balita usia 18 sampai 60 bulan. Dari seluruh populasi yang memenuhi syarat, dengan metode convenience terpilih 60 contoh anak balita masing-masing 35 dari keluarga nelayan buruh dan 25 dari nelayan juragan. Jenis data yang dikumpulkan meliputi data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh melalui wawancara langsung dengan responden menggunakan kuesioner dan recall konsumsi balita 2x24 jam. Data sekunder diperoleh dari publikasi, laporan-laporan dinas, dan sumber informasi lain yang relevan. Data yang diperoleh diolah dan dianalisis secara statistik deskriptif dan inferensia dengan Microsoft Excel, dan SPSS 10,0 for windows. Tahapan pengolahan data yang dilakukan adalah: (1) Tabulasi data; (2) Uji beda Mann- Whitney untuk menguji hipotesis perbedaan dua kelompok; (3) Uji korelasi Spearman untuk melihat hubungan antar variabel. Data konsumsi pangan yang diperoleh terlebih dahulu dikonversi dari ukuran rumah tangga ke dalam satuan gram berat pangan berdasarkan bahan rujukan Hardinsyah & Briawan (1994). Hasil data berat bahan pangan yang diperoleh dikonversi ke dalam energi dan protein yang dikonsumsi dengan menggunakan Microsoft Excel dengan program Food Processor. Tingkat konsumsi energi dan protein merupakan jumlah konsumsi dibandingkan dengan angka kecukupan. Penilaian status gizi contoh dilakukan dengan menggunakan indeks antropometri berat badan menurut umur (BB/U) dengan cara menentukan Z-skor, yang selanjutnya dibandingkan dengan referensi WHO-NCHS. Tingkat pengetahuan gizi ibu diperoleh melalui total skor dari 20 pertanyaan berbentuk multiple choice. Pengetahuan gizi ibu diklasifikasikan menjadi tiga kelompok yaitu baik, sedang dan kurang (Khomsan, 2000). ...
Keyword: 

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