Judul: Konsumsi Pangan dan Faktor Resiko Hipertensi pada Anggota Satuan Pengamanan Unit Keamanan Kampus Institut Pertanian Bogor
Abstrak: Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis faktor resiko terjadinya hipertensi pada anggota satuan pengamanan Unit Keamanan Kampus Institut Pertanian Bogor, sekaligus mempelajari faktor yang berpengaruh terhadap terjadinya peningkatan nilai tekanan darah. Desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional dengan jumlah subjek adalah sebanyak 54 orang. Kriteria inklusi subjek adalah anggota satpam Institut Pertanian Bogor yang berjenis kelamin laki-laki dan bersedia menjadi subjek penelitian. Tempat dilakukannya penelitian dilakukan secara purposif subjek, bertempat di Institut Pertanian Bogor, kecamatan Dramaga, kabupaten Bogor. Pengambilan subjek penelitian dilakukan dengan cara accidental sampling. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Mei-Juli 2016. Berdasarkan uji korelasi Pearson menunjukan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antaranilai stress (P= 0.040) dan usia (P= 0.017) dengan peningkatan tekanan darah sistol, terdapat hubungan yang signifikan antara usia(P=0.05) dengan tekanan darah diastol. Uji multivariat dengan metode regresi linear menunjukan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara usia (P = 0.041) dan nilai stress (P= 0.048) terhadap peningkatan nilai tekanan darah sistol dan terdapat pengaruh yang signifikan antara usia (P= 0.048) dan Indeks Masa Tubuh (P= 0.027) dengan peningkatan tekanan darah diastol.
Keyword: Faktor, Hipertensi, Resiko, Satuan Pengamanan, Tekanan Darah

Judul: Prevalensi dan Faktor Risiko Hipertensi pada Pegawai Rektorat Institut Pertanian Bogor
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari faktor risiko hipertensi pada pegawai Rektorat Institut Pertanian Bogor. Desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional dengan jumlah subjek 69 orang. Subjek adalah pegawai rektorat yang bersedia untuk menjadi responden penelitian. Tempat penelitian dipilih secara purposive dengan pengambilan subjek secara multistage cluster sampling. Penelitian dilaksanakan pada bulan Februari-Mei 2016. Berdasarkan uji korelasi terdapat hubungan signifikan antara kejadian hipertensi dengan umur (p = 0.009; r = 0.313), jenis kelamin (p = 0.031), riwayat hipertensi keluarga (p = 0.002; r = 0.369), dan status gizi (p = 0.016; r = 0.289). Tidak terdapat hubungan signifikan antara kejadian hipertensi dengan pendidikan, kebiasaan merokok, aktivitas fisik, tingkat stres, jabatan pekerjaan, pola konsumsi lemak, pola konsumsi asin, dan pendapatan perkapita (p > 0.05). Berdasarkan uji regresi logistik, variabel yang berhubungan signifikan adalah status gizi (p = 0.001, OR = 31.978), jenis kelamin (p = 0.008, OR = 17.216), dan riwayat hipertensi keluarga (p = 0.025, OR = 6.505).
Keyword: faktor risiko, hipertensi, pegawai

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