Judul: Hubungan Aktivitas Fisik, Pengetahuan Air Minum, Asupan Air dan Gejala Dehidrasi dengan Kecukupan Air pada Pekerja
Abstrak: Penelitan ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis hubungan antara aktivitas fisik, pengetahuan air minum, asupan air dan gejala dehidrasi dengan tingkat kecukupan air pada pekerja PT. Astra Internasinal Tbk Bogor. Penelitian ini mengunakan desain cross sectional study dengan 43 contoh, tempat dan pengambilan contoh dilakukan secara purposive. Penelitian ini dilakukan pada bulan November 2016 – Maret 2017. Mayoritas contoh adalah dewasa madya dengan jumlah laki-laki sebanyak 36 orang dan wanita 7 orang. Mayoritas pendidikan terakhir contoh adalah S1 dengan rata-rata pendapatan perbulan sebesar Rp 10 181 295 ± 7 651 152. Mayoritas contoh memiliki 8 jam kerja perhari, dan mayoritas contoh gizi lebih dengan pengetahuan tentang air yang baik dan aktivitas fisik ringan. Rata-rata asupan air contoh sebesar 2 823 ± 625 mL/hari dan mayoritas subjek memiliki tingkat kecukupan air yang normal. Berdasarkan gejala fisik dehidrasi, 58% contoh mengalami dehidrasi ringan. Tidak ada hubungan yang signifikan (p>0.05) antara aktivitas fisik, dan pengetahuan tentang air dengan tingkat kecukupan air contoh. Terdapat hubungan yang signifikan (p<0.05) antara asupan air dan gejala fisik dehidrasi dengan tingkat kecukupan air contoh.
Keyword: Aktivitas fisik, Tingkat Kecukupan Air, Pekerja

Judul: Risk Factors of Dehydration in Adolescents and Adults. Supervised
Abstrak: Tujuan umum dari penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor risiko dehidrasi pada remaja dan dewasa. Adapun tujuan khusus penelitian ini yaitu: (1) Mengetahui asupan air remaja dan dewasa, (2) Mengetahui status dehidrasi remaja dan dewasa dewasa (3) Menganalisis faktor risiko dehidrasi meliputi jenis kelamin, aktivitas fisik, suhu tubuh, status gizi, tingkat asupan air, pengetahuan tentang air minum dan hidrasi, dan letak geografis pada remaja dan dewasa. Penelitian ini dilaksanakan menggunakan desain cross sectional study. Penelitian dilakukan dengan mengolah data sekunder yang diperoleh dari hasil penelitian mengenai Kebiasaan Minum dan Status Hidrasi pada Remaja dan Dewasa di Dua Wilayah Ekologi Berbeda yang dilaksanakan oleh THIRST (The Indonesian Regional Hydration Study). Wilayah penelitian ini terdiri atas enam lokasi yaitu Lembang (Jawa Barat), Jakarta Utara (DKI Jakarta), Malang dan Surabaya (Jawa Timur), serta Malino dan Makasar (Sulawesi Selatan). Pengumpulan data penelitian Kebiasaan Minum dan Status Hidrasi pada Remaja dan Dewasa di Dua Wilayah Ekologi Berbeda dilakukan dari akhir tahun 2008 sampai awal tahun 2009 (Hardinsyah et al. 2010). Pengolahan, analisis, dan interpretasi data dilakukan pada bulan April-Juni 2011 di Kampus IPB Darmaga Bogor, Jawa Barat. Jumlah subyek dihitung berdasarkan perhitungan rumus jumlah minimum subyek studi cross-sectional penelitian memperhitungkan proporsi diasumsikan dehidrasi 30% (Manz & Wentz 2005). Setelah mempertimbangkan dua kelompok jenis kelamin, dua kelompok umur dan dua lokasi penelitian, maka jumlah total subyek yang menjadi subyek penelitian yaitu 1186 subyek. Kelompok usia remaja (15-18 tahun) merupakan pelajar SMU. Penelitian ini juga mencakup subyek dari golongan usia dewasa. Pemilihan subyek dewasa dilakukan dengan cara memilih guru dan karyawan sekolah yang berusia 25-55 tahun yang berada di semua lokasi penelitian. Data terdiri atas karakteristik subyek yang terdiri dari wilayah ekologi, umur, jenis kelamin, status gizi (berat badan dan tinggi badan) aktivitas fisik (jenis dan durasi dari berbagai aktivitas selama 6 hari), konsumsi makanan dan minuman (jenis, jumlah dan sumber air minum dan minuman). Pengetahuan tentang air minum (kuisioner berisi pertanyaan kebutuhan air minum dan hidrasi, jenis minuman yang aman diminum, jenis minuman dan hubungannya dengan dehidrasi) pemeriksaan fisik (suhu tubuh) status dehidrasi (berat jenis urin). Data yang diperoleh diolah dan dianalisis dengan menggunakan program komputer Microsoft Office Excell 2007 for Windows dan SPSS 16 for Windows. Proses pengolahan meliputi coding, entry dan analisis. Hasil pengolahan data selanjutnya dianalisis secara univariat, bivariat, dan multivariat. Analisis univariat dilakukan untuk mendeskripsikan data karakteristik subyek dan asupan air serta status dehidrasi. Analisis bivariat menggunakan uji beda-t (Independent Sample t-Test), analisis Chi square dan korelasi Spearman. Analisis multivariat digunakan untuk melihat faktor risiko dehidrasi dengan menggunakan analisis regresi logistik. Total asupan air rata-rata pada remaja adalah 2770±439 mL/hari yang terbagi kedalam 1623±574 mL minuman air putih, 474±465 mL minuman lainnya, 513±211 mL air dari makanan, serta 196±86 mL air metabolik. Total asupan air pada dewasa tidak jauh berbeda dengan total asupan air pada remaja dengan iii nilai yang lebih kecil yaitu rata-rata 2730±456 mL/hari. Pada dewasa total asupan air berasal dari asupan minuman air putih rata-rata sebesar 1584±590 mL/hari, minuman lainnya 474±465 mL/hari, air dari makanan 535±198 mL/hari serta air metabolik 186±64 mL/hari. Total asupan air rata-rata pada total subyek adalah 2750±753
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