Judul: Distribusi konsumsi energi dan protein dalam keluarga dan hubungannya dengan keadaan gizi ibu hamil : Studi kasus di desa Situ Daun kecamatan Ciampea, Kabupaten Bogor
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah mempelajari distribusi konsumsi energi dan protein dalam keluarga dan hubungan- nya dengan keadaan gizi ibu hamil. Penelitian ini berlangsung selama dua bulan yaitu pada bulan April dan Mei 1988. Pengambilan sampel dilakukan secara Purposive yaitu keluarga dengan ibu rumah tangga dalam keadaan hamil minimal tiga bulan dan telah mempunyai anak minimal satu orang. Data yang dikumpulkan meliputi ciri keluarga, pendapatan, pengeluaran, konsumsi makanan, kebiasaan makan, riwayat perkawinan dan kehamilan, pengetahuan gizi ibu hamil serta keadaan gizi ibu hamil. Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara, pengukuran dan pengamatan langsung. Data konsumsi makanan dikumpulkan dengan menggunakan metode "Recall" selama dua hari berturut-turut. Hasil penelitian ini mendapatkan tingkat pendidikan kepala keluarga (KK) maupun ibu hamil umumnya rendah. Sebanyak 63,64 persen KK dan 69,70 persen ibu hamil tidak tamat sekolah dasar (sederajat). Pendapatan per orang per bulan sebesar Rp 13.300,00...dst
Keyword: 

Judul: Konsumsi dan pengeluaran energi pada ibu hamil dengan kelompok aktivitas fisik berbeda
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui rata-rata konsumsi energi, pengeluaran energi, perbedaan konsumsi energi, dan keseimbangan antara konsumsi dan pengeluaran energi pada ibu hamil dengan kelompok aktivitas fisik berbeda, serta mempelajari hubungan antara pengetahuan gizi dan pendapatan dengan konsumsi energi ibu hamil. Penelitian dilaksanakan di Kelurahan Panaragan dan Ciwaringin, Kotamadya Bogor, Jawa Barat, dari bulan September sampai dengan Nopember 1993. Data yang dikumpulkan terdiri dari data primer dan data skunder. Data primer diperoleh dengan cara wawancara menggunakan kuesioner, dan data skunder diperoleh dari Dinas Kesehatan, puskesmas, posyandu, dan kantor pemerintahan setempat. Data yang diperoleh dianalisis secara deskriptif mau- pun dengan uji statistika. Data konsumsi pangan ibu hamil dikonversi ke dalam nilai energi dan zat gizi. Tingkat pengetahuan gizi ibu hamil dinilai dari total skor yang diperoleh dan diubah dalam bentuk persen terhadap skor tertinggi yang mungkin dicapai. Untuk memperoleh data pengeluaran energi, dilakukan perhitungan berdasarkan jenis kegiatan dan alokasi waktunya. Berdasarkan rata-rata pengeluaran energi dan simpangan deviasinya, ibu hamil kemudian dikelompokkan menjadi tiga (kelompok I, II dan III). Tingkat konsumsi energi dihitung berdasarkan perbandingan antara energi yang dikonsumsi dengan kecukupan energinya dan dinyatakan dalam persen. Untuk mengetahui perbedaan konsumsi energi antar kelompok ibu hamil, digunakan ujit. Untuk mengetahui hubungan antara pengetahuan gizi dengan konsumsi energi ibu hamil, dilakukan uji korelasi Rank Spearman, sedangkan untuk mengetahui hubungan antara pendapatan dengan konsumsi energi ibu hamil, dilakukan uji korelasi sederhana.
Keyword: konsumsi energi

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