Judul: Hubungan konsumsi energi dan keadaan gizi dengan hasil kerja pada buruh wanita anemi dan tidak anemi di pabrik handuk PT. Indah Jaya, Jakarta Selatan
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah mengetahui hubungan konsumsi energi dan keadaan gizi dengan hasil kerja pada buruh wanita anemi dan tidak anemi. Penelitian dilakukan di jalan Kebayoran Lama no. 55, Jakarta Selatan mulai bulan April sampai dengan Juni 1984. Pemilihan contoh dilakukan secara "Stratified Random Sampling" sebanyak 56 responden yang terdiri dari 28 responden kelompok anemi dan 28 responden kelompok tidak anemi. Data primer yang meliputi identitas buruh, pendapatan, pengeluaran, keadaan kesehatan, hasil kerja, pola konsumsi makanan, konsumsi makanan dan kebiasaan makan diperoleh dengan cara wawancara menggunakan daftar pertanyaan. Data konsumsi makanan dikumpulkan secara "recall" selama 2 hari. Data antropometri dilakukan dengan pengukuran berat dan tinggi badan. Sedangkan data hasil kerja diperoleh dengan mencatat jumlah handuk selama sebulan, kemudian dirata-ratakan dengan satuan lembar/jam.
Keyword: konsumsi energi

Judul: Konsumsi pangan dan status gizi, kaitannya dengan produktivitas kerja
Abstrak: Tujuan penelitian adalah untuk mengukur produktivi- tas kerja buruh wanita pabrik kapur dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Secara khusus penelitian ini ber- tujuan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh tingkat konsumsi energi dan protein terhadap Indeks Massa Tubuh, mengetahui ada tidaknya pengaruh tingkat konsumsi zat besi, vitamin C, dan protein terhadap kadar hemoglobin, mengetahui ada tidaknya hubungan tingkat konsumsi energi, Indeks Massa Tubuh, dan kadar hemoglobin dengan produk- tivitas kerja buruh wanita pabrik kapur. Penelitian dilakukan di 20 pabrik kapur Kodya Padang Panjang, Sumbar, bulan Agustus sampai September 1995. Responden adalah buruh wanita yang pekerjaannya mengisi- kan kapur ke karung, dengan ketentuan wanita tersebut berumur 2045 tahun, tidak sedang hamil atau menyusui. Sampel penelitian diambil berdasarkan kesediaan responden (40 orang dari 43 orang). Data yang dikumpulkan terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer meliputi keadaan umum respon- den dan keluarga responden, pendapatan, riwayat pekerjaan, riwayat kesehatan, konsumsi pangan, produktivitas kerja, berat dan tinggi badan, serta kadar hemoglobin darah. Data sekunder mengenai keadaan umum perusahaan dan sistem upah. Produktivitas kerja buruh wanita diukur berdasarkan jumlah karung yang dapat diisi kapur oleh buruh tersebut dalam jangka waktu tertentu (15 hari). Data konsumsi pangan dikumpulkan dengan metode recall 2x24 jam dan kemudian ditimbang dengan menggunakan makanan contoh. Status gizi diukur secara antropometri, dengan indikator Indeks Massa Tubuh (IMT); dan secara biokomia dengan mengukur kadar Hb darah dengan metode Sahli. Data konsumsi pangan dikonversikan dalam bentuk zat gizi dengan menggunakan DKBM. Tingkat konsumsi diperoleh dengan membandingkan konsumsi zat gizi dengan kecukupan. Kecukupan energi dan protein berdasarkan Hardinsyah dan Martianto (1989), kecukupan vitamin C dan mineral besi berdasarkan Muhilal dkk. (1993). Untuk melihat pengaruh tingkat konsumsi energi dan protein terhadap IMT, tingkat konsumsi zat besi, protein, dan vitamin C terhadap kadar Hb, digunakan uji regresi linier berganda. Untuk melihat hubungan tingkat konsumsi energi, IMT, dan kadar Hb dengan produktivitas kerja di- gunakan uji korelasi peringkat Spearman.
Keyword: status gizi

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