Judul: Konsumsi Pangan dan Status Gizi Ibu Hamil di Kecamatan Danurejan, Kodya Yogyakarta, Daerah Istimewa Yogyakarta
Abstrak: Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata konsumsi energi per orang per hari adalah 1 525 Kalori, konsumsi protein 45,l g, konsumsi zat besi 12,8 mg dan konsumsi vitamin A 2 264 SI. Rata-rata kecukupan energi per orang per hari adalah 2 213 Kalori, kecukupan protein 75,6 g, kecukupan zat besi 29,O mg dan kecukupan vitamin A 4 500 SI.
Keyword: 

Judul: Beberapa faktor yang berhubungan dengan konsumsi makanan, pantangan makan da status gizi ibu hamil
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mempelajari pantangan makan, makanan yang dianjurkan untuk dikonsumsi ibu hamil dan bebe- rapa faktor antara lain pengetahuan gizi, pengeluaran pangan yang berhubungan dengan konsumsi makanan, serta status gizi ibu hamil di Daerah Kotamadya dan Kabupaten Bogor. Penentuan daerah penelitian, yaitu Kelurahan Menteng dan Desa Cipelang dilakukan secara purposive. Kemudian dari ibu hamil yang terdaftar di beberapa Posyandu dan telah di- ketahui secara pasti umur kehamilannya, diambil secara acak sederhana sebanyak 30 ibu hamil dari masing-masing daerah penelitian. Data yang dikumpulkan meliputi data primer dan sekunder. Data primer terdiri dari identitas keluarga, pengetahuan gi- zi ibu hamil, pendapatan dan pengeluaran keluarga per bulan, pantangan makan dan makanan yang dianjurkan untuk dikonsumsi ibu hamil serta alasan-alasannya, umur kehamilan, kegiatan jasmani ibu hamil dan data penunjang riwayat kehamilan terdahulu diperoleh dengan wawancara langsung menggunakan daftar pertanyaan. Jenis dan jumlah makanan yang dikonsumsi diperoleh dengan cara "recall" selama 2 hari berturut-turut, sebanyak 20,00 persen ibu hamil yang mempunyai kriteria pengetahuan gizi baik. Rata-rata pendapatan per kapita per bulan di daerah kota Rp 31.042,00 dan di pedesaan adalah Rp 16.665,00. Rata-rata pengeluaran pangan per kapita per bulan di daerah kota Rp 23.546,00 dan di pedesaan adalah Rp 14.085,00. Di daerah kota dan pedesaan berturut-turut 93,33 persen dan 40,00 persen ibu hamil pantang terhadap tu atau beberapa bahan makanan. Di daerah kota (82,14%) dan di pedesaan (83,33%) ibu hamil mendapat informasi mengenai pantangan makan dari orang tua. Dari mereka yang melaksana- kan pantangan makan, di daerah kota (53,57%) dan di pedesaan (66,67%) tinggal bersama orang tua. Selain ada bahan makanan yang dipantang, ada bahan makanan yang justru dianjurkan oleh bidan, orang tua dan dukun bayi untuk dikonsumsi ibu hamil. Rata-rata tingkat konsumsi energi, protein dan zat besi ibu hamil di daerah kota berturut-turut 65,79, 86,62 dan 55,23 persen, sedangkan di pedesaan berturut-turut 60,32, 70,83 dan 29,69 persen. Uji statistik menunjukkan ada per- bedaan nyata tingkat konsumsi energi, protein dan zat besi ibu hamil di kedua daerah penelitian. Di daerah kota (53,33%) dan di pedesaan (30,00%) mempunyai status gizi baik. Hasil uji statistik menunjukkan ada hubungan positif tidak nyata antara pengetahuan gizi ibu hamil dengan tingkat konsumsi energi dan protein, baik di daerah kota maupun di pedesaan. Di daerah kota ada kecenderungan semakin tinggi pengetahuan gizi ibu hamil semakin rendah tingkat konsumsi,..dst
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