Judul: Pengetahuan tentang Program Sensitif 1000 Hari Pertama Kehidupan pada Ibu Hamil di Bogor
Abstrak: Penelitian ini bertujuan menganalisis pengetahuan tentang program sensitif 1000 Hari Pertama Kehidupan (1000 HPK) pada ibu hamil di Bogor. Disain penelitian yang digunakan adalah cross-sectional study. Jumlah keseluruhan subjek adalah 100 subjek yang terdiri dari 50 ibu hamil di wilayah kota dan 50 ibu hamil di wilayah kabupaten. Hasil penelitian menunjukan sebagian besar ibu hamil memiliki tingkat pengetahuan program sensitif yang rendah. Terdapat hubungan yang signifikan antara tingkat pengetahuan program sensitif dengan usia ibu hamil, tingkat pendidikan ibu hamil, tingkat pendidikan suami, dan pendapatan perkapita perbulan. Tidak terdapat hubungan yang signifikan antara tingkat pengetahuan program sensitif dengan pekerjaan ibu hamil, paritas, besar keluarga, pekerjaan suami, dan status gizi ibu hamil (LLA dan kadar Hb). Terdapat perbedaan yang signifikan antara tingkat pengetahuan program sensitif pada ibu hamil di wilayah kota dan kabupaten.
Keyword: bogor, ibu hamil, program sensitif, status gizi, tingkat pengetahuan

Judul: Nutritional Knowledge and Attitude, Milk Consumption and Nutritional Status of Pregnant Women.
Abstrak: Masalah gizi pada ibu hamil dapat dihindari jika peningkatan kebutuhan gizi diimbangi dengan asupan makanan yang sesuai, sehingga tidak terjadi defisiensi zat gizi pada ibu hamil. Salah satu jenis makanan yang menarik untuk diperhatikan adalah susu. Data Badan Pengawas Obat dan Makanan (BPOM) tahun 2005 menunjukkan terdapat 56 produk minuman khusus ibu hamil dan atau ibu menyusui. Tujuan umum dari penelitian ini adalah mempelajari pengetahuan dan sikap gizi, praktek konsumsi susu serta status gizi ibu hamil di Kota dan Kabupaten Bogor. Tujuan khusus penelitian ini adalah: 1) Mempelajari karakteristik contoh dan keluarga; 2) Mempelajari pengetahuan dan sikap gizi serta media informasi tentang susu; 3) Mempelajari kebiasaan makan, intik serta kecukupan energi dan zat gizi; 4) Mempelajari status gizi; 5) Mempelajari praktek konsumsi susu (jenis, bentuk, frekuensi, jumlah, tempat pembelian, atribut utama yang paling diperhatikan dalam membeli dan alasan mengkonsumsi produk); 6) Menganalisis hubungan antara karakteristik contoh dan keluarga, pengetahuan dan sikap gizi, praktek konsumsi susu serta status gizi. Desain penelitian adalah cross sectional study. Penelitian dilaksanakan di satu puskesmas dan satu klinik bersalin di Kota dan di dua klinik bersalin serta dua posyandu di Kabupaten Bogor, dengan pertimbangan kemudahan akses dan perolehan izin penelitian. Penelitian berlangsung pada bulan Juli 2011. Contoh dipilih secara purposif dengan kriteria inklusi: 1) Ibu hamil dengan usia kehamilan trimester III; 2) Usia ibu hamil >18 tahun; 3) Ibu hamil tidak merokok dan minum alkohol serta tidak berpenyakit kronis; 4) ibu hamil bersedia dijadikan contoh. Jumlah contoh dalam penelitian ini adalah 70 orang ibu hamil, 35 orang berasal dari Kota Bogor dan 35 orang berasal dari Kabupaten Bogor. Jenis data yang dikumpulkan adalah data primer, diperoleh melalui wawancara menggunakan kuesioner. Data yang dikumpulkan meliputi karakteristik contoh dan keluarga, pengetahuan dan sikap gizi contoh, media informasi mengenai susu, kebiasaan makan, konsumsi pangan dan praktek konsumsi susu serta status gizi contoh. Data yang diperoleh diolah secara statistik deskriptif dan statistik inferensia. Analisis secara deskriptif menggunakan teknik pengolahan statistika dasar meliputi ukuran sebaran (rata-rata, standar deviasi, nilai minimun dan nilai maksimum). Sementara itu, analisis statistik inferensia dilakukan dengan menggunakan uji beda Mann-Whitney dan independent sampel T-test serta uji korelasi Spearman dan Pearson. Hampir seluruh contoh (94,29%) berada pada rentang usia 20-35 tahun. Sebanyak 57,14% contoh di Kota menempuh pendidikan tinggi, berbeda signifikan dengan 68,57% contoh di Kabupaten yang menempuh pendidikan menengah. Sekitar tiga per empat (74,3%) contoh tidak bekerja. Lebih banyak contoh di Kabupaten (91,4%) yang tidak bekerja daripada contoh di Kota (57,1%), perbedaan ini teruji secara statistik. Sebagian besar contoh (60%) pernah hamil 2-3 kali dan tidak ada yang pernah mengalami keguguran. Pengeluaran/bulan untuk susu contoh di Kota lebih tinggi dan berbeda signifikan contoh di Kabupaten. Hasil penelitian menunjukkan sebagian besar contoh (97,14%) termasuk dalam keluarga kecil (<4 orang). Terdapat perbedaan signifikan antara pendidikan suami di Kota dan Kabupaten. Sebagian besar suami contoh di Kota (54,29%) menempuh pendidikan tinggi, sedangkan sebagian besar suami contoh di Kabupaten (51,43%) menempuh pendidikan menengah. Pekerjaan suami contoh pada umumnya adalah pegawai swasta. Pendapatan/kapita/bulan contoh di Kota lebih tinggi dan berbeda signifikan dengan contoh di Kabupaten. Lebih dari setengah contoh di Kota (57,14%) memiliki pengetahuan
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