Judul: Pengetahuan dan persepsi kader posyandu dan ibu balita pengguna posyandu tentang kurang energi protein KEP pada balita serta partisipasi dalam upaya penanggulangannya
Abstrak: Tujuan umum penelitian adalah mempelajari pengetahuan dan persepsi kader posyandu dan ibu balita pengguna posyandu tentang Kurang Energi Protein (ΚΕΡ) pada balita serta partisipasi dalam upaya penanggulangannya. Sedangkan Tujuan khusus penelitian adalah mempelajari (1). Profil sosial ekonomi kader posyandu dan ibu balita serta status gizi (KEP) balita, (2). Perbandingan pengetahuan dan persepsi antara kader posyandu dengan ibu balita tentang masalah KEP balita, (3). Partisipasi kader posyandu dan ibu balita dalam upaya penanggulangan KEP balita, (4). Hubungan antara pengetahuan dan persepsi tentang KEP balita pada kader posyandu dan ibu balita, dan (5). Hubungan antara faktor pendidikan, pendapatan keluarga, besar keluarga, pengetahuan dan persepsi tentang KEP balita pada kader posyandu dan ibu balita dengan partisipasi dalam upaya penanggulangan KEP balita.
Keyword: posyandu

Judul: Pengetahuan gizi ibu, tingkat konsumsi pangan dan status gizi anak balita pada peserta dan bukan peserta posyandu : studi kasus di kelurahan Karang Dalem, Kecamatan Sampang, Kabupaten Sampang-Madura
Abstrak: PB Univ Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengetahuan gizi ibu, tingkat konsumsi pangan dan status gizi anak balita pada peserta dan bukan peserta Posyandu. Secara khusus penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan penge- tahuan gizi ibu peserta dan bukan peserta, perbedaan konsum- si pangan anak balita peserta dan bukan peserta, perbedaan status gizi anak balita peserta dan bukan peserta. Juga untuk mengetahui hubungan tingkat pengetahuan gizi ibu dengan tingkat konsumsi pangan dan status gizi anak balita pe- serta dan bukan peserta. Penelitian dilakukan di kelurahan Karang Dalem, Kecama- tan Sampang, Kabupaten Sampang - Madura. Pengambilan contoh dilakukan secara "purposive" terhadap ibu rumah tangga dari anak balita yaitu peserta dan bukan peserta Posyandu, kemudian diambil secara sistematis masing-masing sebanyak 50 persen dan sepuluh persen. Data yang dikumpulkan meliputi iden- titas keluarga, pendapatan dan pengeluaran keluarga, konsum- si pangan keluarga dan anak balita. Data konsumsi pangan diperoleh dengan cara "recall" selama dua hari berturutturut. Berat badan anak balita diukur dengan penimbangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengetahuan gizi ibu peserta lebih baik daripada bukan peserta. Dengan mengguna- kan Uji Jumlah Pangkat Wilcoxon didapatkan hasil yang berbe- da nyata antara pengetahuan gizi ibu peserta dan bukan peserta. Konsumsi energi rata-rata per orang per hari pada peserta dan bukan peserta, masih di bawah angka kecukupan, sedangkan konsumsi proteinnya sudah di atas angka kecukupan. Konsumsi energi dan protein anak balita rata-rata per orang per hari pada golongan umur satu sampai tiga tahun, sudah di atas angka kecukupan, dengan tingkat konsumsi ma- sing-masing 107,3 persen dan 108,1 persen pada peserta dan pada bukan peserta masing-masing 113,5 persen dan 123,0 per- sen. Konsumsi energi anak balita pada golongan umur empat sampai lima tahun, baik pada peserta maupun bukan peserta masih di bawah angka kecukupan, dengan tingkat konsumsi ma- sing-masing 97,1 persen dan 96,1 persen. Sedangkan konsum- si proteinnya sudah di atas angka kecukupan, dengan tingkat konsumsi 117,0 persen: pada peserta dan 113,8 persen pada bukan peserta…dst
Keyword: 

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