Judul: Tingkat Kecukupan Cairan, Kebiasaan Sarapan, dan Daya Ingat Sesaat Siswa-Siswi Pondok Pesantren Ilmu Al-Qur’an
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara tingkat kecukupan cairan, kebiasaan sarapan, status gizi, dan pengaruhnya terhadap daya ingat sesaat siswa-siswi di Pondok Pesantren Ilmu Al-Qur’an (PPIQ), Kecamatan Ciomas, Kabupaten Bogor.Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan desain cross sectional study terhadap 49 siswa-siswi sebagai contoh.Konsumsi cairan dan makanan diperoleh dari data yang dikumpulkan dengan metode recall 2x24 jam.Pengetahuan gizi contoh diperoleh melalui kuesioner.Status gizi dihitung berdasarkan data berat badan dan tinggi badan.Hasil tes daya ingat sesaat dikategorikan berdasarkan nilai rata-rata yang diperoleh contoh. Hasil penelitian menunjukkan tidak terdapat hubungan yang signifikan antara pengetahuan gizi dengan tingkat kecukupan cairan (p=0.14) dan kebiasaan sarapan (p=0.19), serta hubungan antara tingkat kecukupan cairan, kebiasaan sarapan, status gizi, dengan daya ingat sesaat (p>0.05).
Keyword: aktivitas fisik, morbiditas, status gizi, tingkat kebugaran, tingkat konsumsi

Judul: Pengaruh Jenis Sarapan terhadap Daya Ingat Sesaat Siswa SD di Bogor.
Abstrak: Konsumsi sarapan sangatlah penting dilakukan. Jenis sarapan harus diperhatikan karena mengandung zat gizi yang berbeda-beda. Salah satu manfaat dari sarapan adalah meningkatkan daya ingat sesaat. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh jenis sarapan terhadap daya ingat sesaat. Studi quasi-experimental dilakukan pada 90 anak berusia 10-12 tahun di SDN Cibanteng 02 Bogor. Subjek dibagi ke dalam tiga kelompok secara acak, yaitu kelompok kontrol (KK), kelompok nasi goreng & telur (KN), dan kelompok mie instan goreng & telur (KM). Semua subjek diminta untuk tidak sarapan pada saat dilaksanakan intervensi. Kelompok kontrol tidak diberikan sarapan pada waktu intervesi berlangsung. Karakteristik subjek dan keluarga diidentifikasi melalui pengisian kuisioner. Kebiasaan sarapan subjek diperoleh dengan metode recall 2 kali (hari sekolah dan libur) dan Semi Quantitative Food Frequency Questionnaire (SQ-FFQ). Penilaian status gizi (IMT/U) melalui pengukuran langsung berat dan tinggi badan. Daya ingat sesaat subyek diestimasi menggunakan daftar kata dan gambar pada saat sebelum dan setelah pemberian sarapan. Tidak terdapat perbedaan signifikan karakteristik subjek dan keluarga antar tiga kelompok. Demikian juga, kebiasaan sarapan dan status gizi subjek antar tiga kelompok tidak berbeda signifikan. Hal ini berarti semua subjek pada ketiga kelompok memiliki kondisi yang tidak berbeda (homogen). Hasil uji korelasi Spearman menunjukkan adanya hubungan yang positif signifikan antara jenis sarapan dengan daya ingat sesaat. Terdapat perbedaan yang signifikan antara skor post test dan pretest daya ingat sesaat setelah adanya perlakuan. Perubahan skor daya ingat sesaat subjek yang diberikan nasi goreng & telur cenderung lebih tinggi dari subjek yang diberikan mie instan goreng & telur maupun kontrol serta mie goreng lebih baik daripada kontrol. Terdapat hubungan yang negatif signifikan antara densitas energi dengan daya ingat sesaat terhadap kata. Hal ini mengindikasian bahwa semakin rendah densitas energi makanan yang dikonsumsi (karbohidrat kompleks lebih baik daripada dalam bentuk tepung), maka semakin baik skor daya ingat sesaat terhadap kata.
Keyword: daya ingat sesaat, jenis sarapan, kebiasaan sarapan, sarapan

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