Judul: Pengetahuan dan Sikap Mahasiswa Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor Terhadap Resistensi Antibiotik.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan data tentang tingkat pengetahuan dan sikap mahasiswa Fakultas dan Ekonomi Manajemen Institut Pertanian Bogor (FEM IPB) terhadap resistensi antibiotik. Responden adalah mahasiswa aktif dari lima departemen di Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor. Penelitian ini dirancang dengan menggunakan kajian lapang lintas seksional (cross-sectional study). Ukuran sampel dihitung menggunakan software WinEpiscope 2.0. Penentuan besaran sampel pada penelitian menggunakan tingkat kepercayaan 95%, proporsi dugaan 50%, dan tingkat kesalahan 5%, atau dengan mengambil sampel sebanyak 28.5% dari total populasi, sehingga diperoleh sampel sebanyak 275 dari 966 mahasiswa semester 5 dan 7. Data diperoleh melalui wawancara kepada responden menggunakan kuesioner yang telah disusun secara terstruktur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa umumnya tingkat pengetahuan mahasiswa FEM IPB terhadap resistensi antibiotik berada pada kategori buruk, sedangkan umumnya sikap mahasiswa FEM IPB terhadap resistensi antibiotik berada pada kategori sedang. Berdasarkan penelitian ini didapatkan hubungan yang nyata antara umur dan pengetahuan (p= <0.05; r= 0.742). Responden berumur remaja akhir memiliki pengetahuan yang lebih baik terhadap resistensi antibiotik, serta terdapat hubungan antara pengetahuan dan sikap (p= 0.001; r= 0.658). Hasil ini menunjukan bahwa semakin baik tingkat pengetahuan responden, maka semakin baik juga tingkat sikap responden.
Keyword: pengetahuan, resistensi antibiotik, sikap

Judul: Pengetahuan dan Sikap Mahasiswa Fakultas Ekologi Manusia Institut Pertanian Bogor terhadap Resistensi Antibiotik
Abstrak: Resistensi antibiotik merupakan sebuah kasus yang menjadi ancaman di seluruh dunia karena dampak negatif yang ditimbulkan menyebar secara global baik terhadap manusia, hewan, maupun lingkungan. Resistensi antibiotik terjadi ketika bakteri berubah menjadi kebal terhadap antibiotik yang diakibatkan oleh penggunaan antibiotik yang tidak tepat. Tujuan penelitian adalah mengukur tingkat pengetahuan dan sikap mahasiswa Fakultas Ekologi Manusia Institut Pertanian Bogor (FEMA IPB) terhadap resistensi antibiotik serta menguji hubungan karakteristik, pengetahuan, dan sikap mahasiswa FEMA IPB terhadap resistensi antibiotik. Penelitian ini dirancang menggunakan kajian lapang lintas seksional (cross-sectional study). Jumlah sampel ditentukan menggunakan selang kepercayaan 95%, proporsi dugaan 50%, dan tingkat kesalahan 5%, sehingga diperoleh jumlah sampel sebanyak 249 mahasiswa (35,60%). Data diperoleh melalui wawancara kepada responden menggunakan kuesioner yang sudah disusun secara terstruktur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa umumnya tingkat pengetahuan mahasiswa FEMA IPB terhadap resistensi antibiotik berada pada kategori buruk, namun sebagian besar sikap responden berada pada kategori sedang. Dalam penelitian ini didapat hubungan yang nyata antara semester dan pengetahuan (p=0.007; r=0.371) serta antara pengetahuan dan sikap (p=0.000; r=0.600)
Keyword: antibiotic, attitude, knowledge, resistance

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