Judul: Analisis Menu Makan Terkait Risiko Obesitas dan Hipertensi pada Karyawan Tambang (Operator) PT. Pamapersada Nusantara
Abstrak: Penerapan porsi makan yang besar dan tidak terbatas mempunyai kaitan dengan status gizi dan tekanan darah operator. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis hubungan asupan energi dan zat gizi dengan risiko terjadinya obesitas dan hipertensi. Desain penelitian ini adalah cross-sectional. Responden dari penelitian ini adalah operator PT. Pamapersada Nusantara. Jumlah responden berjumlah 100. Data dikumpulkan melalui kuesioner. Hasilnya terlihat Terdapat hubungan positif antara kecukupan energi dengan status gizi (r=0,473, p<0,05) protein dengan status gizi (r=0,475, p<0,05), lemak dengan status gizi (r=0,475, p<0,05), % lemak tubuh dengan status gizi (r=0,373, p<0,05), natrium dengan tekanan darah (r=0,576, p<0,05), aktivitas olahraga dengan darah tekanan darah (r=-0,357, p<0,05), kebiasaan merokok dengan tekanan darah (r=0,423, p<0,05) dan status gizi dengan tekanan darah (r=0,534, p<0,05).
Keyword: Energy and nutrient intake, Obesity, Hypertension

Judul: Analisis Hubungan Obesitas Sentral dengan Pengeluaran Pangan, Kebiasaan Konsumsi Makanan Jajanan dan Lauk Hewani, Hipertensi, dan Aktivitas Fisik (Studi Kasus Pegawai SMAN 1 Tambun Selatan, Bekasi).
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara pengeluaran pangan, kebiasaan konsumsi makanan jajanan dan lauk hewani, hipertensi, dan aktivitas fisik dengan obesitas sentral pada pegawai SMA N 1 Tambun Selatan. Desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional study dengan menggunakan data primer. Data primer yang dikumpulkan meliputi karakteristik contoh, data antropometri, data kebiasaan konsumsi makanan jajanan dan lauk hewani dengan SQ-FFQ, recall aktivitas fisik 2x24jam, dan kuesioner pengeluaran pangan. Contoh dalam penelitian ini adalah pegawai di SMA N 1 Tambun Selatan sebanyak 40 orang dengan status gizi obesitas sentral dan aktivitas fisik rendah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kebiasaan makan lauk hewani dan jajanan contoh rata-rata 1 sampai 2 kali/minggu. Sebagian besar (58%) contoh memiliki pengeluaran pangan per hari rata-rata Rp 37 065. Empat puluh delapan persen contoh memiliki tekanan darah pre-hipertensi hingga hipertensi tingkat II. Hasil uji statistik korelasi Spearman menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan antara kebiasaan makan jajanan dan lauk hewani, aktivitas fisik, pengeluaran pangan dengan tekanan darah. Kebiasaan makan jajanan dan lauk hewani, aktivitas fisik, pengeluaran pangan tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan obesitas sentral. Uji korelasi Spearman menunjukkan obesitas sentral contoh tidak memiliki hubungan signifikan dengan tekanan darah.
Keyword: jajanan, lauk hewani, pengeluaran pangan, aktivitas fisik, obesitas sentral, tekanan darah, pegawai

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