Judul: Faktor Risiko Yang Mempengaruhi Status Anemia Mahasiswa USMI IPB 2002/2003
Abstrak: Berbagai masalah gizi masih diderita olch sebagian masyarakat di Indonesia dan salah satu masalah gizi utama di antaranya adalah anemia yang umumnya disebabkan oleh kekurangan zat besi. Remaja, tennasuk mabasiswa merupakan salah satu kelompok yang ra\Wl1 terhadap masalah anemia yang dapat mengakibatkan berbagai macam dampak merugikan. Mengingat anemia dapat berdampak parla penunman konsentrasi belajar dan ketahanan fisik remaja. khususnya mahasiswa. maka penelitian ini ingin menganalisis faktor-faktor risika terjadinya anemia pada mahasiswa USMI IPB 200212003. Penelitian ini mcnggunakan data yang telah dikumpulkan oteh Poliklinik IPB (data penyakit). Panitia Penerimaan Mahasiswa Barn IPB (data sasial ekonomi), serta Klinik Konsultasi Om & Klub Diet OMSK (data status gizi). Mengingat peubah respon (status anemia) yang digunakan bersifat biner (dikhotom). maka digunakan regresi logistik untuk menganalisis faktor risiko anemia. Dari 1907 mahasiswa USMI IPB 200212003, terdapat sebanyak 208 (10.91%) mahasiswa yang menderita anemia. Berdasarkan hasil penelitian menggunakan analisis regresi logistik didapatkan bahwa faktor risiko yang secara signifikan mempengaruhi status anemia mahasiswa USMI IPB 200212003 adalah faktor jenis kelamin, umur, pendapatan orang tua, dan status proteinuria. Mahasiswa USMI IPB 200212003 cenderung Wltuk menderita anemia apabila ia seorang perempuan, berumur kurang dari 18 tahun, pendapatan orang tua relatif rendah, dan mengalami proteinuria.
Keyword: 

Judul: Hubungan Perilaku terkait Anemia, Status Gizi, dan Status Anemia dengan Prestasi Akademik Mahasiswa Program Studi S-1 Ilmu Gizi IPB.
Abstrak: Mahasiswa merupakan salah satu kelompok yang berisiko tinggi terkena anemia. Penelitian ini bertujuan menganalisis hubungan perilaku (pengetahuan, sikap, dan praktik) terkait anemia, status gizi dan status anemia dengan prestasi akademik mahasiswa Program Studi S-1 Ilmu Gizi IPB. Desain penelitian adalah cross sectional study, melibatkan 230 orang mahasiswa Program Studi S-1 Ilmu Gizi IPB tingkat pertama, kedua, dan ketiga. Pengetahuan, sikap, dan praktik diperoleh melalui pengisian kuesioner, status gizi diperoleh melalui pengukuran antropometri, status anemia diperoleh melalui pengecekan kadar hemoglobin dengan menggunakan metode HemoCue, dan prestasi akademik diperoleh melalui data sekunder berupa Indeks Prestasi (IP) mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan pengetahuan dan sikap anemia pada sebagian besar subjek tergolong cukup, sedangkan praktik anemia tergolong kurang. Terdapat hubungan yang sangat signifikan antara pengetahuan dengan sikap anemia (r=0.315, p=0.000), namun tidak terdapat hubungan yang signifikan antara sikap dengan praktik anemia dan pengetahuan dengan praktik anemia. Sebagian besar subjek memiliki status gizi normal, tidak mengalami anemia dengan rata-rata kadar hemoglobin 13.3 ± 1.4 g/dL dan memiliki indeks prestasi pada rentang IP ≥3.51 dengan rata-rata IP 3.38 ± 0.38. Tidak terdapat hubungan yang signifikan antara pengetahuan, sikap, dan praktik anemia dengan status anemia, status gizi dengan status anemia, serta status anemia dengan prestasi akademik.
Keyword: pengetahuan, praktik, prestasi akademik, sikap, status anemia, status gizi

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