Judul: Hubungan Pengetahuan Gizi, Konsumsi Pangan Goitrogenik dan Garam dengan Kadar Iodium Urin Ibu Hamil di Desa Gekbrong Cianjur
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara pengetahuan gizi, konsumsi pangan goitrogenik dan garam dengan kadar iodium urin ibu hamil di Desa Gekbrong, Cianjur. Desain penelitian adalah cross sectional study. Jumlah ibu hamil pada penelitian sebanyak 50 orang. Penelitian dilakukan di Desa Gekbrong pada bulan Februari-Mei 2016. Hasil uji hubungan menunjukkan terdapat hubungan negatif secara signifikan antara hubungan konsumsi pangan goitrogenik baik berdasarkan frekuensi maupun kandungan tiosianat dengan kadar iodium urin dan hubungan antara pengetahuan gizi dengan frekuensi konsumsi pangan goitrogenik (P value <0.05). Namun, tidak terdapat hubungan secara signifikan antara hubungan pengetahuan gizi dengan konsumsi garam, hubungan antara pengetahuan gizi dengan kandungan tiosianat, hubungan antara usia dengan kadar iodium urin, hubungan antara pengetahuan gizi dengan kadar iodium urin dan hubungan antara konsumsi garam dengan kadar iodium urin (P value >0.05).
Keyword: garam, goitrogenik, iodium

Judul: Praktek Penggunaan Garam Beriodium pada Rumahtangga Ibu Hamil di Kecamatan Bogor Utara, Kotamadya Bogor
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari jenis dan mutu garam beriodium ibu hamil, mempelajari tingkat pengetahuan dan sikap ibu hamil terhadap garam beriodium, mempelajari praktek ibu hamil dalam memperoleh garam beriodium, mempelajari penggunaan garam beriodium meliputi cara menyimpan dan membubuhkan garam beriodium serta menganalisis faktor-faktor yang berhubungan dengan penggunaan garam beriodium. Perbaikan gizi merupakan salah satu upaya dalam meningkatkan kualitas sumberdaya man usia. Untuk dapat melahirkan bayi sehat dengan selamat hanya mungkin apabila kesehatan ibu dalam kondisi baik. Saat ini masih banyak ibu hamil dan pra ibu hamil yang menderita gizi kurang,' yaitu Kekurangan Energi Protein (KEP), Kekurangan Vitamin A (KVA) , Anemia Gizi Besi (AGB) dan Gangguan Akibat Kekurangan lodium (GAKI). Kondisi ibu yang demikian merupakan faktor risiko kematian ibu mendadak pada masa persalinan dan pasca persalianan serta risiko melahirkan bayi berat lahir rendah (BBLR). GAKI mempunyai kaitan erat dengan gangguan perkembangan fisik, mental dan kecerdasan otak. Salah satu upaya yang sedang dan terus dilakukan dalam penanggulangan kekurangan iodium adalah dengan fortifikasi iodium melalui garam yang dikenal sebagai iodisasi garam. Data Nasional hasil SUSENAS (1996), rumahtangga yang mengkonsumsi garam dengan kandungan iodium cukup (2: 30 ppm) sebesar 58%, rumahtangga yang mengkonsumsi garam dengan kandungan iodium kurang (< 30 ppm) sebesar 26,5% dan yang mengkonsumsi garam bukan iodium sebesar 15,5%. Di kotamadya Bogor pad a tahun 1996, rumahtangga yang mengkonsumsi garam dengan kandungan iodium cukup sebesar 67,2%, hal ini mengalami penurunan dibandingkan pada tahun sebelumnya 1995 sebesar 73,5%. Berdasarkan hal tersebut peneliti tertarik meneliti keragaan pengunaan garam beriodium pad a rumahtangga ibu hamil. Penelitian dilakukan di Kelurahan Bantarjati dan Kelurahan Tegalgundil Kecamatan Bogor Utara, Kotamadya Bogor selama bulan Agustus sampai bulan September 1998. Lokasi penelitian dipilih secara purposive dan contoh penelitian ini adalah ibu hamil peserta posyandu. Pemilihan contoh sejumlah 60 ibu hamil dilakukan secara acak sederhana dengan' kriteria usia kehamilan antara 4 - 8 bulan. Data yang dikumpulkan terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer meliputi identitas keluarga Gumlah anggota keluarga, jenis kelamin, umur, pendidikan dan pekerjaan), data status gizi ibu hamil (berat badan sebelum dan sesudah hamil, usia kehamilan dan frekuensi kehamilan), pengetahuan tentang GAKI, pengetahuan tentang manfaat dan cara penggunaan garam beriodium serta jenis dan mutu garam beriodium. Data sekunder diperoleh dari dinas terkait yang meliputi data keadaan umum daerah penelitian serta untuk pengamatan garam beriodium yang dikonsumsi oleh rumah tangga contoh menggunakan testkit yaitu iadina test. Perbedaan antara tingkat sosial ekonomi contoh, tingkat pengetahuan GAKI, tingkat pengetahuan, sikap dan perilaku tentang cara penggunaan garam beriodium, konsumsi garam beriodium dan jenis serta mutu garam beriodium dianalisis secara deskriptif. Untuk menguji ada tidaknya hubungan antara dua variabel digunakan uji Korelasi Spearman dengan menggunakan paket SPSS (Statistical Program af Social Science). Jenis garam yang dikonsumsi ibu hamil pad a umumnya adalah jenis garam halus dengan merek garam yang dibeli adalah cap Jempol (96,7 %), dimana merek tersebut mengandung cukup iodium (;:' 30 ppm). Kebiasaan umum yang dilakukan contoh sebagian contoh (86,7 %) mencampurkan garam beriodium pada bumbu dan dimasukkan kedalam masakan pada proses pemasakan, hal ini merupakan cara kebiasaan mengkonsumsi yang salah dan hanya 13,3 % contoh yang mengkonsumsi garam
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