Judul: Kajian Pola Konsumsi Pangan Kaitannya dengan Kadar Vitamin A
Abstrak: Penelitian ini secara umum bertujuan untuk mempelajari pola konsumsi pangan kaitannya dengan kadar vitamin A serum pada ibu hamil. Secara khusus penelitian ini bertujuan untuk : 1) mengidentifikasi karakteristik sosial ekonomi keluarga ibu hamil, 2) mengidentifikasi pola konsumsi pangan ibu hamil, 3) menganalisis kadar vitamin A serum ibu hamil, 4) Menganalisis hubungan antara karakteristik sosial ekonomi, pengetahuan gizi dan pola konsumsi pangan dengan kadar vitamin A serum ibu hamil. Penelitian ini menggunakan desain cross sectional study, yang dilakukan pada ibu hamil di Kecamatan Ciampea, Kabupaten Bogor. Contoh ditentukan secara purposive sampling dengan kriteria sebagai berikut : umur ibu hamil 18-35 tahun, usia kehamilan 2-5 bulan, anak yang dikandung merupakan kehamilan anak pertama hingga kelima, kondisi ibu hamil sehat atau tidak berpenyakit kronis, tidak merokok atau tidak minum minuman alkohol dan bersedia menandatangani kesediaan mengikuti penelitian setelah diberi penjelasan (informed consent). Penelitian ini dilakukan pada bulan Desember 2005 sampai Maret 2006. Contoh yang diteliti sebanyak 64 ibu hamil. Jenis data yang dikumpulkan pada penelitian ini adalah data primer dan sekunder. Data primer yang dikumpulkan meliputi data karakteristik ibu hamil (umur, tingkat pendidikan dan status pekerjaan), karakteristik keluarga (umur kepala keluarga, tingkat pendidikan kepala keluarga, pekerjaan kepala keluarga, pendapatan dan pengeluaran pangan perkapita perbulan serta jumlah anggota keluarga), pengetahuan gizi ibu hamil, pola konsumsi pangan, konsumsi pangan dan zat gizi dan kadar vitamin A serum ibu hamil. Sedangkan data sekunder yang dikumpulkan berupa data jumlah penduduk, tingkat pendidikan, jenis pekerjaan serta gambaran umum lokasi penelitian yang dikumpulkan dari kantor kecamatan dan puskesmas. Data yang telah dikumpulkan kemudian diolah dengan melalui proses editing, coding, entri dan analisis data. Analisis data dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excell dan SPSS version 13.0 for windows. Hubungan keadaan sosial ekonomi dengan konsumsi zat gizi, pengetahuan gizi dengan kadar vitamin A serum dan pola konsumsi pangan dengan kadar vitamin A serum ibu hamil dianalisis dengan uji korelasi Pearson. Sedangkan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kadar vitamin A serum menggunakan uji Regresi Berganda. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa umur ibu hamil berkisar antara 19-35 tahun dengan rata-rata sebesar 27.6 tahun dan sebaran terbesar berada pada kisaran usia 20-35 tahun. Lebih dari separuh ibu hamil berpendidikan SD-tamat. Sebagian besar ibu hamil adalah ibu rumah tangga (tidak bekerja).
Keyword: 

Judul: Analisis Pemenuhan Konsumsi Pangan Ibu Hamil Di Indonesia Berdasarkan Studi Diet Total
Abstrak: Ibu hamil memerlukan zat-zat gizi dengan jumlah yang lebih tinggi dibandingkan dengan yang tidak hamil. Konsumsi yang baik selama kehamilan sangat menentukan kesehatan jangka panjang bagi ibu maupun janin. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis pemenuhan konsumsi pangan ibu hamil di Indonesia berdasarkan Studi Diet Total (SDT). Penelitian ini menggunakan data hasil SDT 2014. Desain penelitian yang dilakukan untuk memperoleh data SDT adalah cross sectional study. Data konsumsi pangan diperoleh dengan metode food recall 24 jam. Penilaian kualitas konsumsi pangan menggunakan metode Indeks Gizi Seimbang (IGS) 3-60. Subjek dalam penelitian ini berjumlah 606 orang berusia 14-49 tahun. Dua kelompok pangan yang banyak dikonsumsi oleh subjek adalah air dan serealia. Tidak terdapat perbedaan yang signifikan (p>0.05) pada konsumsi pangan dan IGS berdasarkan usia. Terdapat perbedaan yang signifikan (p<0.05) pada konsumsi pangan berdasarkan wilayah, jumlah anggota rumah tangga, pendidikan, status pekerjaan dan status ekonomi. Terdapat perbedaan yang signifikan (p<0.05) pada IGS berdasarkan wilayah, jumlah anggota rumah tangga, pendidikan, status pekerjaan dan status ekonomi. Wilayah perdesaan dan pendidikan dibawah perguruan tinggi merupakan faktor risiko rendahnya IGS.
Keyword: balanced nutrition index, food consumption, pregnant women

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