Judul: Densitas Gizi Konsumsi Pangan Remaja di Kota Bandung dan Yogyakarta.
Abstrak: Tujuan penelitian adalah menganalisis densitas gizi remaja di Bandung dan Yogyakarta dan hubungannya dengan indeks massa tubuh (IMT) dan status anemia. Desain penelitian merupakan desain cross sectional melibatkan 184 contoh (14-17 tahun). Penelitian menggunakan data sekunder dari penelitian Pengembangan Model Pendidikan Gizi Berbasis Web untuk Perbaikan Perilaku Makan Remaja (Dwiriani et al. 2013) dengan menggunakan data karakteristik contoh dan sosial ekonomi, antropometri, kadar hemoglobin, dan data recall 1x24 jam. Hasil penelitian menunjukan densitas energi konsumsi contoh Bandung 2.0 ± 0.4 kkal/g dan contoh Yogyakarta 1.9 ± 0.35 kkal/g dengan densitas asupan protein tergolong cukup, densitas asupan 4 zat gizi mikro kurang kecuali densitas zat besi pada contoh Yogyakarta. Terdapat hubungan positif (p<0.05) antara densitas asupan zat gizi dengan usia, jenis kelamin, pendidikan ibu, pekerjaan ayah, IMT, dan status anemia dan hubungan negatif (p<0.05) antara densitas asupan zat gizi dengan besar keluarga. Pangan dengan kualitas terbaik berdasarkan densitas energi pangan dan indeks Nutrient Rich Food (NRF) 9.3 adalah buah-buahan, sayuran daun, telur, dan pangan nabati. Jajanan merupakan pangan yang tinggi keragamannya namun rendah zat gizi.
Keyword: densitas energi, densitas zat gizi, Nutrient Rich Food Index, remaja

Judul: Densitas Gizi Dan Keterkaitannya Dengan Status Gizi Pada Anak Sdn Pekayon 16 Pagi.
Abstrak: Salah satu masalah gizi yang dialami oleh anak usia sekolah adalah gizi lebih. Masalah ini meningkat dari tahun ke tahunnya baik di negara maju maupun di negara berkembang. Gizi lebih tidak hanya berdampak pada kesehatan fisik namun juga berdampak pada kesehatan psikologis. Provinsi dengan prevalensi gizi lebih tertinggi berdasarkan data RISKESDAS (2013) adalah DKI Jakarta. Fenomena ini tidak hanya terdapat pada masyarakat dengan status sosial ekonomi menengah ke atas saja namun juga pada masyarakat menengah ke bawah. Penurunan daya beli membuat masyarakat mengganti makanan yang relatif mahal dengan makanan yang relatif murah harganya. Beberapa argumen menunjukkan bahwa makanan dengan harga murah biasanya merupakan makanan dengan densitas energi yang tinggi sedangkan makanan yang rendah densitas energi seperti sayur dan buah mahal biayanya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui densitas gizi dan faktor-faktor yang mempengaruhi status gizi pada anak SDN Pekayon 16 Pagi. Tujuan khusus dari penelitian ini adalah 1) untuk mengetahui hubungan densitas energi makanan dengan densitas zat gizi pangan, 2) untuk mengetahui hubungan densitas energi makanan dan densitas zat gizi pangan dengan harga pangan subjek, 3) untuk mengetahui hubungan densitas energi konsumsi dan densitas asupan zat gizi dengan status sosial ekonomi, dan 4) untuk menganalisis densitas asupan zat gizi dan faktor lainnya dengan status gizi. Penelitian ini menggunakan desain cross-sectional yang dilaksanakan pada bulan Januari 2016 sampai dengan Mei 2016 di SDN Pekayon 16 Pagi. Subjek penelitian berjumlah 158 anak kelas 3, 4, dan 5 yang sehat, bersedia mengikuti penelitian, dan tidak menjalani upaya perbaikan makan seperti diet. Subjek dipilih berdasarkan metode penarikan sampel acak berlapis dengan alokasi proporsional. Data karakteristik anak dan karakteristik keluarga dikumpulkan dengan metode wawancara. Berat badan anak dan ibu diukur langsung menggunakan timbangan injak yang telah dikalibrasi dengan ketelitian 0.1 kg serta pengukuran tinggi badan anak dan ibu menggunakan microtoise dengan ketelitian 0.1 cm. Penyajian data menggunakan distribusi frekuensi dan persentase. Analisis statistik yang digunakan adalah korelasi Spearman dan Pearson serta analisis multivariat menggunakan regresi linier berganda dengan metode Backward. Penelitian menunjukkan bahwa usia subjek berkisar antara 8-13 tahun. Rata-rata z-skor IMT/U pada laki-laki yaitu 0.126 sedangkan pada perempuan sebesar -0.096. Sebagian besar siswa/i SDN Pekayon 16 Pagi memiliki densitas asupan protein yang cukup namun rendah densitas asupan kalsium, vitamin A, dan vitamin C. Model regresi linier sederhana dengan persamaan y=13.23-3.01 Dietary Energy Density menunjukkan bahwa semakin rendah densitas energi makanan maka semakin tinggi densitas zat gizi pangannya. Terdapat hubungan yang negatif antara densitas energi dengan harga pangan (r=-0.622). Akan tetapi, terdapat hubungan yang positif antara densitas zat gizi pangan dengan harga pangan (r=0.614). Berdasarkan konteks nilai zat gizi per unit biaya, nilai tertinggi diperoleh pada pangan nabati, pangan sayuran buah, pangan sayuran daun, dan buah-buahan. Densitas asupan zat gizi tidak berhubungan dengan status gizi dan status sosial ekonomi (p>0.05). Densitas energi konsumsi berhubungan positif dan cukup kuat dengan status gizi (r=0.402). Densitas vitamin C baik pada anak yang berasal dari keluarga dengan pendapatan per kapita bawah, menengah, dan atas masih tergolong rendah. Dari model akhir regresi linier berganda diperoleh bahwa variabel yang berhubungan terhadap status gizi adalah berat lahir, status gizi ibu, pengetahuan gizi ibu, pemberian makanan
Keyword: IMT/U, kualitas konsumsi, densitas energi, harga pangan

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