Judul: Kebiasaan merokok, asupan zat gizi, status gizi, aktivitas fisik dan tingkat kebugaran kardiorespirasi remaja laki-laki SMKN 1 Metro
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara kebiasaan merokok, asupan zat gizi, status gizi, aktivitas fisik dan tingkat kebugaran kardiorespirasi. Penelitian ini menggunakan desain cross sectional study. Jumlah sampel dalam penelitian ini adalah 61 siswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 71,4% sampel berada pada kategori perokok ringan. Status gizi sebagian besar sampel (>85%) berada pada kategori normal. Aktivitas fisik separuh sampel (>50%) berada pada kategori ringan. Tingkat kebugaran kardiorespirasi sebagian besar sampel (>96%) berada pada kategori rendah. Hasil uji korelasi Pearson menunjukkan bahwa jumlah batang rokok yang dihisap mempunyai hubungan negatif yang signifikan dengan tingkat kebugaran kardiorespirasi (r = -0509, p = 0,000) dan tidak terdapat hubungan yang signifikan antara jumlah batang rokok yang dihisap dengan aktivitas fisik dan status gizi.
Keyword: Smoking, Nutrient Intake, Natritional Status, Cardiorespiratory fitness levels, Physical activity

Judul: Kebiasaan Merokok, Konsumsi Energi dan Vitamin C, serta Status Gizi pada Remaja Laki-laki STM.
Abstrak: Tujuan umum penelitian ini adalah mengkaji hubungan antara merokok dengan status gizi remaja STM. Adapun tujuan khusus penelitian ini adalah: mengidentifikasi karakteristik sampel, mengkaji intensitas merokok sampel, mengkaji tingkat konsumsi energi dan vitamin C sampel, mengkaji status gizi sampel, membandingkan tingkat konsumsi energi dan vitamin C serta status gizi antara sampel perokok dan non perokok, menganalisis keterkaitan antara intensitas merokok sampel dengan tingkat konsumsi energi dan vitamin C, menganalisis hubungan antara intensitas merokok sampel dengan status gizi. Desain penelitian ini adalah cross sectional dan dilaksanakan di STM Mekanika Bogor, Jawa Barat. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan November sampai Desember 2009. Sampel pada penelitian ini adalah siswa STM Mekanika Bogor. Sampel penelitian ini diambil secara purposive dengan kriteria sebagai berikut: berjenis kelamin laki-laki, perokok dan non perokok, tidak sedang sakit, dan bersedia diwawancarai. Jumlah sampel yang dipilih adalah semua siswa STM Mekanika Bogor yang memenuhi kriteria yang ditentukan. Jumlah sampel yang diperoleh adalah 47 sampel perokok dan 46 sampel non perokok. Namun, sampel yang diteliti adalah 30 sampel perokok dan 30 sampel non perokok setelah ditelusuri dan dilengkapi data-data yang kurang lengkap.Dari seluruh sampel perokok terdapat 9 orang sampel (30%) yang berstatus gizi underweight, 15 orang sampel (50%) berstatus gizi normal, 3 orang sampel (10%) berstatus gizi at risk, dan 3 orang sampel (10%) berstatus gizi obesitas I. Namun, dari seluruh sampel non perokok terdapat 19 orang sampel (63,3%) yang berstatus gizi underweight, 8 orang sampel (26,7%) yang berstatus gizi normal, dan 3 orang sampel (10%) yang berstatus gizi at risk. Hasil uji korelasi Pearson menunjukkan hubungan signifikan dan negatif antara jumlah rokok yang dikonsumsi sampel dengan konsumsi energi (p < 0,01). Namun, tidak terdapat hubungan yang nyata antara jumlah rokok yang dikonsumsi dan konsumsi vitamin C (p > 0,05). Selain itu, tidak terdapat hubungan yang nyata antara jumlah rokok yang dikonsumsi dan status gizi (IMT) sampel (p > 0,05).
Keyword: Smoking habit, energy and vitamin C consumption, Nutritional status

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