Judul: Analisis Modal Nafkah dan Konsumsi Pangan Rumah Tangga Petani Kelapa Sawit serta Status Gizi Anak
Abstrak: Kementerian Pertanian RI memaparkan sekitar 500 ribu rumah tangga di Provinsi Riau yang menggantungkan hidup dari sektor perkebunan kelapa sawit. Kondisi modal nafkah hingga berdampak terhadap konsumsi pangan rumah tangga serta status gizi anak menjadi dasar di dalam penelitian ini. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis modal nafkah petani kelapa sawit terhadap konsumsi pangan rumah tangga serta status gizi anak. Penelitian dilakukan di Desa Logas Tanah Darat Kabupaten Kuantan Singingi Provinsi Riau pada bulan September – Oktober 2019. Analisis modal nafkah menggunakan metode deskriptif kuantiatif dan kualitatif melalui wawancara mendalam terhadap responden maupun informan. Konsumsi pangan rumah tangga menggunakan metode household dietary diversity score dan food consumption score melalui kuisioner recall 1 x 24 jam dan semi-quantitative food frequency quistionnaire serta catatan riwayat diet secara retrospektif. Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia No.2 Tahun 2020 tentang Standar Antropometri Anak dan persepsi ibu terhadap bentuk tubuh anak digunakan sebagai metode analisis status gizi anak. Hasil penelitian menunjukkan hubungan signifikan (p<0.05) antara modal nafkah dengan konsumsi pangan rumah tangga. Konsumsi pangan rumah tangga juga memiliki hubungan signifikan (p<0.05) terhadap status gizi anak.
Keyword: konsumsi pangan rumah tangga, modal nafkah, status gizi anak

Judul: Analisis Ketahanan Pangan Rumah Tangga Di Kabupaten Timor Tengah Selatan Provinsi Nusa Tenggara Timur Dan Hubungannya Dengan Status Gizi Balita
Abstrak: Tingginya prevalensi underweight, stunting dan wasting merupakan masalah utama di Kabupaten Timor Tengah Selatan (TTS), Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT). Berdasarkan Riskesdas 2007, sebanyak 40 persen balita di TTS mengalami underweight (rangking keempat dari 460 kabupaten di Indonesia), 57 persen stunting (jauh lebih tinggi dibandingkan prevalensi nasional 37 persen), dan 15 persen wasting atau di atas ambang WHO untuk situasi gawat darurat (Kemenkes 2007). Menurut WHO (2005) gizi buruk merupakan health outcome dan juga sebagai faktor risiko penyakit dan dapat meningkatkan risiko morbiditas maupun mortalitas. Mengacu pada kerangka pikir UNICEF, konsumsi pangan balita merupakan salah satu penyebab langsung dari masalah gizi selain infeksi/kesakitan, sedangkan ketahanan pangan rumah tangga merupakan salah satu penyebab tak langsung selain pola pengasuhan, akses ke pelayanan kesehatan, dan higiene/sanitasi lingkungan. Sebagai salah satu penyebab tak langsung, ketahanan pangan dan gizi menjadi prasyarat yang harus terpenuhi baik di tataran wilayah, rumahtangga maupun individu. Menurut Webb et al. (2002) konsep ketahanan pangan dibangun dari tiga elemen utama yaitu ketersediaan pangan, akses pangan, dan pemanfaatan/konsumsi pangan yang saling terkait dan mempunyai indikator yang berbeda dalam setiap elemennya. Berdasarkan uraian tersebut, penelitian ini bertujuan: 1) menganalisis karakteristik demografi dan sosial ekonomi rumah tangga, status ketahanan pangan rumah tangga, konsumsi pangan balita, pola pengasuhan dan status gizi balita; 2) menganalisis hubungan karakteristik demografi dan sosial ekonomi dengan status ketahanan pangan rumah tangga; 3) menganalisis hubungan konsumsi pangan rumah tangga dengan konsumsi pangan balita dikaitkan dengan pola pengasuhan; dan 4) menganalisis hubungan ketahanan pangan rumah tangga dan konsumsi pangan balita dengan status gizi balita. Desain penelitian adalah cross sectional menggunakan data sekunder hasil survey baseline tahap II yang dilakukan oleh Helen Keller International (HKI) Indonesia di Kabupaten TTS, Provinsi NTT untuk program Homestead Food Production (HFP) dan pendidikan Gizi dengan mengimplementasikan proyek Rapid Action on Nutrition and Agriculture Initiative (RANTAI). Populasi dari penelitian ini adalah 544 rumah tangga yang terdaftar menjadi penerima bantuan dari program RANTAI di 13 desa dari 4 kecamatan di Kabupaten TTS Provinsi NTT. Contoh dalam penelitian ini adalah 308 rumah tangga yang memiliki balita usia 6-59 bulan yang merupakan bagian dari populasi penelitian. Hasil penelitian menunjukkan 59.7 persen rumah tangga memiliki jumlah anggota lebih dari 4 orang; 71.4 persen rumah tangga memiliki 1 orang anak usia 6-59 bulan; 43.7 persen ayah dan 47.1 persen ibu hanya mengenyam pendidikan sampai dengan tingkat sekolah dasar; 83.8 persen ayah bekerja sebagai petani 5 pemilik dan 51.3 persen ibu sebagai ibu rumah tangga; 46.8 persen rumah tangga tidak memiliki pendapatan tetap. Status ketahanan pangan rumah tangga dilihat dari status setiap dimensinya. Lebih dari 50 persen rumah tangga memiliki ketersediaan pangan yang rendah (produksi sayur 91.9%, produksi buah 51%, jumlah unggas yang dimiliki 77.3%, produksi telur 75.6%) dan akses pangan yang rendah (60.1%), sedangkan 47.4 persen rumah tangga memiliki konsumsi pangan yang baik (skor FCS>42). Namun konsumsi pangan masih didominasi pangan pokok sumber karbohidrat, yaitu nasi jagung, jagung, dan nasi. Adapun pangan sumber protein, lemak, vitamin dan mineral seperti ikan, daging, telur, susu, buah-buahan paling minim dikonsumsi. Konsumsi pangan balita masih rendah dimana 52.6 persen balita mengkonsumsi kurang dari 4 jenis pangan/kelompok pangan. Begitu juga
Keyword: ketahanan pangan rumah tangga, konsumsi pangan balita, status gizi 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