Judul: Hubungan Pola Asuh Dan Pengetahuan Gizi Ibu Dengan Status Gizi Dan Kesehatan Anak Balita
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara pola asuh dan pengetahuan gizi ibu dengan status gizi dan kesehatan anak balita dengan desain penelitian cross sectional study. Jumlah sampel dalam penelitian ini 50 orang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 58% ibu telah memiliki pengetahuan gizi yang cukup baik dan menerapkan pola asuh makan yang baik serta 70% pada pola asuh kesehatan dengan kategori baik. Status gizi sampel sebagian besar telah termasuk ke dalam kategori baik (BB/TB) (92%), (TB/U) (90%), dan (BB/U) (92%). Sebanyak 80% sampel memiliki skor morbiditas yang rendah. Terdapat hubungan yang signifikan (p<0,05) antara pengetahuan gizi dengan pola asuh (makan dan kesehatan). Terdapat hubungan yang signifikan (p<0,05) antara status gizi (BB/TB dan BB/U) dengan tingkat konsumsi energi. Terdapat hubungan (p<0,05) antara tingkat asupan protein dengan status gizi.
Keyword: Balita, Pola Asuh, Pengetahuan Gizi, Status Gizi

Judul: Hubungan Pola Konsumsi, Lingkungan Pengasuhan, dan Status Kesehatan dengan Status Gizi dan Perkembangan Balita
Abstrak: ENGKUN ROHIMAH. Hubungan Pola Konsumsi, Lingkungan Pengasuhan, dan Status Kesehatan dengan Status Gizi dan Perkembangan Balita. Dibimbing oleh LILIK KUSTIYAH dan NETI HERNAWATI. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan pola konsumsi, lingkungan pengasuhan, dan status kesehatan dengan status gizi dan perkembangan balita. Desain penelitian adalah cross sectional dengan contoh sebanyak 63 balita. Variabel pola konsumsi diambil dengan menggunakan kuesioner FFQ, lingkungan pengasuhan dengan menggunakan instrumen HOME inventory, dan perkembangan balita dengan menggunakan instrumen BKB. Hasil uji beda menunjukan adanya perbedaan signifikan (p<0.05) antara kualitas lingkungan pengasuhan anak usia batita dengan anak usia prasekolah. Kualitas lingkungan pengasuhan anak usia prasekolah lebih baik dibandingkan dengan kualitas lingkungan pengasuhan anak usia batita. Selain itu, uji beda juga menunjukan adanya perbedaan signifikan (p<0.05) antara lama waktu menonton televisi anak laki-laki usia batita dengan lama waktu menonton televisi anak perempuan usia batita. Waktu menonton televisi anak laki-laki adalah lebih lama dibandingkan dengan anak perempuan pada usia batita. Hasil uji korelasi menunjukkan bahwa terdapat hubungan signifikan (p<0.05) antara status pekerjaan ibu dan pola asuh kesehatan dengan status gizi (BB/TB); pendapatan per kapita dengan status gizi (TB/U); pengetahuan gizi dan kesehatan dengan perkembangan anak; lama waktu menonton televisi dengan perkembangan, dan riwayat penyakit sebulan dengan status gizi (BB/U).
Keyword: pola konsumsi, lingkungan pengasuhan, status kesehatan, status gizi, perkembangan, balita

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