Judul: Pola Konsumsi Pangan Dan Gaya Hidup Dalam Menentukan Prevalensi Kanker Di Indonesia
Abstrak: Peningkatan prevalensi penyakit kanker di Indonesia dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, diantaranya faktor pola konsumsi, gaya hidup dan aktivitas fisik. Konsumsi daging olahan adalah salah satu faktor yang sering diasumsikan berkaitan dengan peningkatan risiko kanker. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan pola konsumsi pangan hewani berbahan pengawet dan faktor-faktor risiko utama lainnya terhadap prevalensi kanker di Indonesia berdasarkan data yang diperoleh dari tahun 2013,. Data yang digunakan berupa data sekunder RISKESDAS 2013 dari Pusat Penelitian dan Pengembangan Kesehatan, Kementerian Kesehatan RI, dengan desain studi kasus kontrol. Populasi kasus adalah 90 orang penderita kanker dan populasi kontrol adalah 90 orang bukan kanker yang dipilih secara acak. Profil responden dianalisis dengan metode univariat. Hubungan faktor-faktor risiko terhadap kanker dianalisis dengan analisis bivariat dan penentuan faktor risiko menggunakan analisis multivariat. Analisis sensitivitas dan spesifitas menunjukkan bahwa usia rentan berisiko kanker adalah ≥ 46 tahun. Pola konsumsi daging olahan berhubungan nyata terhadap prevalensi kanker. Risiko responden yang sering mengonsumsi daging olahan terprediksi sebesar 1.25 kali dibandingkan yang tidak mengonsumsi. Faktor konsumsi sayur dan konsumsi buah berhubungan nyata terhadap kanker. Konsumsi sayur dapat mengurangi risiko sebesar 0.509 kali dan konsumsi buah dapat mengurangi risiko sebesar 0.365 kali. Faktor risiko gaya hidup (aktivitas fisik dan merokok) berpengaruh nyata terhadap kanker. Hasil analisis multivariat menunjukkan bahwa faktor risiko umur, jenis kelamin dan konsumsi daging olahan berhubungan nyata terhadap kanker. Kanker merupakan penyakit multifaktorial. Pengaturan pola makan yang seimbang, gaya hidup yang sehat dan aktivitas yang cukup dapat mengurangi prevalensi kanker.
Keyword: kanker, daging olahan, buah-buahan, sayuran, gaya hidup

Judul: Risk Factors of Breast Cancer in Patients with Breast Cancer Woman at Cancer Hospital Dharmais Jakarta.
Abstrak: Kanker payudara adalah sekelompok sel tidak normal pada payudara yang terus tumbuh berlipat ganda. Pada akhirnya sel-sel ini menjadi bentuk benjolan di payudara. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui besar risiko usia, status gizi, pengetahuan gizi, konsumsi makanan berlemak, konsumsi makanan diawetkan dan dibakar, konsumsi sayur, konsumsi buah, riwayat kanker payudara pada keluarga, usia menstruasi pertama, usia menopause, lama menyusui, lama menggunakan alat kontrasepsi hormonal, lama melakukan aktivitas fisik, dan perokok pasif terhadap kejadian kanker payudara pada pasien kanker payudara wanita di Rumah Sakit Kanker Dharmais (RSKD) Jakarta. Penelitian ini bersifat observasional analitik dengan desain Hospital Based Case Control Study. Populasi adalah pasien wanita rawat jalan yang datang ke Instalasi Radiodiagnostik RSKD. Contoh adalah pasien wanita rawat jalan yang datang ke Instalasi Radiodiagnostik pada tanggal 2 Agustus 2011 sampai dengan 19 Agustus 2011 yang bersedia berpartisipasi dalam penelitian ini dan memenuhi kriteria untuk masing-masing kelompok. Contoh terbagi ke dalam kelompok kasus dan kelompok kontrol. Kriteria kelompok kasus adalah didiagnosis kanker payudara berdasarkan pemeriksaan USG Payudara/Mammografi dan pemeriksaan Hispatologi, wanita berusia di atas 20 tahun, bukan seorang vegetarian, dan bersedia menjadi responden. Kriteria kelompok kontrol adalah tidak terdiagnosis kanker payudara berdasarkan pemeriksaan USG Payudara/Mammografi, tidak menderita penyakit keganasan lain, wanita berusia di atas 20 tahun, dan bersedia menjadi responden. Data yang telah diperoleh diolah baik secara manual atau dengan menggunakan Microsoft Excel 2007 for Windows dan SPSS (Statistical Product and Service Solution) 16.0 for Windows. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah univariat, bivariat, dan multivariat. Analisis univariat digunakan untuk memperoleh gambaran distribusi frekuensi dan proporsi dari berbagai variabel yang diteliti. Hasil disajikan dalam bentuk jumlah dan persentase. Analisis bivariat dilakukan dengan analisis tabel 2x2 dengan tujuan untuk menghitung nilai Odds Ratio (OR) dan analisis Chi-Square untuk menentukan variabel yang dapat masuk ke dalam analisis multivariat, selain itu digunakan juga untuk mengetahui hubungan antara pengetahuan gizi dengan kanker payudara. Analisis multivariat digunakan untuk menarik kesimpulan akhir suatu penelitian. Kriteria untuk dapat dilakukan analisis regresi logistik berganda yaitu faktor risiko yang memiliki p<0.05 pada analisis bivariat. Berdasarkan analisis univariat dapat dideskripsikan rata-rata usia contoh dalam penelitian ini adalah 47.6 ± 8.2 tahun pada kelompok kasus, sedangkan rata-rata usia contoh pada kelompok kontrol adalah sebesar 40.7 ± 9.7 tahun. Kelompok kasus banyak terdapat pada rentang usia 40-49 tahun yaitu sebesar 41.7%, kemudian pada rentang usia 50-59 tahun yaitu sebesar 37.5%. Sebagian besar kelompok kasus maupun kelompok kontrol memiliki status gizi normal yaitu masing-masing sebesar 87.5% dan 62.5%. Pengetahuan gizi dalam kategori sedang lebih banyak ditemukan pada kelompok kontrol yaitu sebesar 83.3% dibandingkan dengan kelompok kasus yaitu sebesar 75%. Tinggi konsumsi makanan berlemak, tinggi konsumsi makanan diawetkan dan dibakar, konsumsi sayur <5 porsi/hari, riwayat kanker payudara pada keluarga, usia menopause >50 tahun, lama melakukan aktivitas fisik <30 menit/hari, dan perokok pasif banyak ditemukan pada kelompok kasus dibandingkan dengan kelompok kontrol. Berdasarkan hasil analisis bivariat, hanya konsumsi makanan diawetkan dan dibakar yang merupakan faktor risiko yang dapat menyebabkan terjadinya kanker payudara, artinya tinggi konsumsi makanan diawetkan dan dibakar berisiko 9.308 kali terkena kanker payudara (OR=9.308 dengan 95% CI: 1.778-48.723) dibandingkan dengan rendah konsumsi makanan diawetkan dan dibakar. Setelah
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