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: Hubungan antara Konsumsi Pangan dan Gejala Anemia dengan Kadar Hemoglobin pada Pekerja Wanita Pemetik Teh di Perkebunan Purbasari, Bandung
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara konsumsi pangan dan gejala anemia dengan kadar hemoglobin pada pekerja wanita pemetik teh di Perkebunan Purbasari, Bandung. Desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional study dengan jumlah responden sebesar 46 orang. Responden dalam penelitian ini adalah wanita usia subur yang terdaftar sebagai pekerja pemetik teh dan bersedia menjadi responden penelitian. Data yang dikumpulkan meliputi karakteristik responden, tingkat kecukupan energi dan zat gizi, gejala anemia dan kadar hemoglobin. Sebagian besar responden (67.4%) memiliki tingkat pengetahuan gizi pada kategori sedang dan status gizi lebih (52.2%). Rata-rata tingkat kecukupan energi dan karbohidrat responden tergolong baik sedangkan tingkat kecukupan protein, lemak, zat besi, vitamin C, dan vitamin A tergolong defisit. Skor gejala anemia pada kelompok responden non-anemia cenderung lebih tinggi (18.46) dibandingkan dengan responden anemia (16.22). Hasil uji beda dengan Independent Sample T-Test menunjukkan terdapat perbedaan yang signifikan (p<0.1) pada pengeluaran pangan untuk jajanan dan sayuran pada kedua kelompok responden. Konsumsi jajanan yang tinggi sejalan dengan konsumsi sayuran yang rendah pada kelompok anemia. Uji korelasi menunjukkan terdapat hubungan yang signifikan (p<0.1) antara tingkat kecukupan energi terhadap kadar hemoglobin responden dan tidak terdapat hubungan yang signifikan (p>0.1) antara karakteristik responden, gejala anemia, tingkat kecukupan protein, zat besi (Fe), vitamin C dan vitamin A pada kedua kelompok responden.
Keyword: gejala anemia, kadar hemoglobin, tingkat kecukupan zat 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