Judul: Estimasi Asupan Flavonoid Dan Karotenoid Pada Usia Dewasa Di Indonesia.
Abstrak: Kematian akibat Penyakit Tidak Menular (PTM) di dunia dan Indonesia semakin meningkat. Salah satu pencegahan PTM adalah peningkatan konsumsi sayur dan buah yang mengandung flavonoid dan karotenoid. Estimasi asupan flavonoid dan karotenoid masih berbeda antar negara dan belum pernah dilakukan di seluruh wilayah Indonesia. Tujuan umum dari penelitian ini untuk melakukan estimasi asupan flavonoid dan karotenoid pada usia dewasa di tingkat provinsi dan seluruh wilayah Indonesia dengan tujuan khusus antara lain: (1) Mengetahui kandungan flavonoid dan karotenoid bahan pangan di Indonesia; (2) Menganalisis perbedaan konsumsi kelompok pangan sumber flavonoid dan karotenoid berdasarkan karakteristik subjek pada usia dewasa; (3) Menganalisis perbedaan asupan flavonoid dan karotenoid berdasarkan karakteristik subjek dan konsumsi kelompok pangan pada usia dewasa; (4) Menganalisis hubungan antara karakteristik subjek dan konsumsi kelompok pangan terhadap asupan flavonoid dan karotenoid; (5) Mengetahui gambaran konsumsi kelompok pangan dan asupan flavonoid dan karotenoid berdasarkan riwayat PTM pada usia dewasa. Penelitian ini menggunakan data sekunder SKMI 2014 dan RISKESDAS 2013. Penelitian dilaksanakan pada bulan Mei-Agustus 2016. Desain penelitian yang digunakan adalah cross-sectional dengan jumlah subjek sebesar 86 036 subjek. Kriteria inklusi yang ditetapkan adalah subjek dengan kondisi biologis “sehat” dan berusia ≥19 tahun. Kandungan flavonoid dan karotenoid didapatkan dari USDA Database for the Flavonoid Contents of Selected Food Release 3.2 tahun 2015, USDA Database for the Isoflavone Contents of Selected Food Release 2 tahun 2008, USDA National Nutrient Database for Standard Reference, Release 28 tahun 2015, TKPI dan jurnal ilmiah lainnya. Analisis bivariat yang digunakan uji Mann-Whitney dan Kruskall-walls Analisis multivariat yang digunakan adalah uji regresi logistik. Pengembangan database flavonoid dan/atau karotenoid menghasilkan 857 bahan pangan (71%) mengandung flavonoid dan/atau karotenoid. Kelompok pangan dengan rata-rata kandungan flavonoid tertinggi adalah kacang-kacangan dan biji (45.36 mg/100 g). Kelompok pangan dengan rata-rata kandungan karotenoid tertinggi adalah sayuran dan hasil olahannya (3 658.34 μg/100 g). Jumlah seluruh subjek sebesar 86 036 subjek, yang terdiri dari 53.0% perempuan, 49.2% berusia 30-49 tahun, 55.1% berdomisili di perdesaan, 69.0% berpendidikan rendah, 67.2% bekerja, dan 62.3% berstatus ekonomi tinggi. Konsumsi kelompok pangan yang paling besar berkontribusi pada asupan flavonoid dan karotenoid adalah umbi-umbian dan hasil olahannya (rata-rata konsumsi 31.4 g/hari), kacangkacangan dan biji (rata-rata 47.9 g/hari), sayuran dan hasil olahannya (rata-rata 71.8 g/hari), buah dan hasil olahannya (rata-rata 36.8 g/hari), bumbu dan hasil olahannya (rata-rata 15.4 g/hari) dan minuman (rata-rata 16.4 g/hari). Konsumsi kelompok pangan sumber flavonoid dan karotenoid lebih besar pada subjek perempuan, berusia 50-64 tahun, di perkotaan, berpendidikan rendah, bekerja, berstatus ekonomi tinggi dan memiliki riwayat PTM. Median asupan total flavonoid subjek adalah 25.02 mg/hari. Asupan total flavonoid lebih besar pada perempuan, berusia 50-64 tahun, di perkotaan, berpendidikan tinggi, bekerja, status ekonomi tinggi dan memiliki riwayat PTM. Median asupan total karotenoid subjek adalah 551.62 μg/hari. Asupan total karotenoid lebih besar pada perempuan, berusia 30-49 tahun, di perkotaan, berpendidikan tinggi, tidak bekerja, status ekonomi tinggi dan memiliki riwayat PTM. Usia, jenis kelamin, klasifikasi daerah, status ekonomi, dan konsumsi kelompok pangan berhubungan signifikan dengan asupan total flavonoid. Semua karakteristik subjek dan konsumsi kelompok pangan berhubungan signifikan dengan kuartil rendah asupan total karotenoid. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa asupan total flavonoid dan karotenoid di Indonesia
Keyword: flavonoid, karotenoid, penyakit tidak menular

Judul: Konsumsi pangan dan asupan lemak total pada orang dewasa di Jakarta Selatan
Abstrak: Penyakit Tidak Menular (PTM) merupakan penyebab utama kematian di dunia. Salah satu faktor PTM di Indonesia adalah konsumsi lemak berlebih. Upaya yang dilakukan pemerintah untuk membatasi konsumsi lemak melalui Permenkes RI No.30/2013. Akan tetapi, belum terdapat data acuan mengenai konsumsi pangan terhadap asupan lemak penduduk. Penelitian ini dilakukan dengan desain cross sectional study untuk mengetahui asupan lemak total penduduk di Jakarta Selatan. Data kadar lemak total pangan diperoleh dari data sekunder dan perhitungan resep. Asupan lemak total subjek sebesar 52.55 g/hari dan tidak ada perbedaan signifikan antara subjek laki-laki dan perempuan. Serealia dan produk serealia (20.16%), snack (15.86%), dan unggas dan produk unggas (14.38%) adalah kelompok pangan yang paling berkontribusi terhadap asupan lemak total subjek. Makanan kaki lima, restoran, dan cepat saji adalah sumber pangan yang paling berkontribusi terhadap asupan lemak total subjek. Asupan lemak total tidak memiliki korelasi terhadap tekanan darah berdasarkan uji korelasi Spearman (P>0.05). Sebagian besar subjek berada dalam kondisi tekanan darah normal dengan jumlah asupan lemak total harian tersebut….
Keyword: Adult, Blood pressure, Non-communicable diseases, Total fat intake, NDC, Cross sectional studies, Cereal product, Street foods, Fast food, Spearman correlation

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