Judul: Hubungan Kebiasaan Makan Sumber Lemak, Status Gizi, dan Stres dengan Dismenorea pada Siswi SMA di Balangan, Kalimantan Selatan
Abstrak: Penelitian ini bertujuan menganalisis hubungan kebiasaan makan sumber lemak, status gizi, dan stres dengan kejadian dismenorea primer pada siswi SMA di Balangan. Desain penelitian adalah studi cross-sectional melibatkan81 responden siswi kelas X dari dua SMANegeri di Kabupaten Balangan, yang dilaksanakan pada Maret-Juni 2017. Data karakteristik responden dan sosial ekonomi keluarga, status gizi, karakteristik menstruasi,serta dismenorea primer dikumpulkan menggunakan kuesioner. Data kebiasaan makan sumber lemak dikumpulkan denganFood Frequency Questionnairedan recall 3x24 jam dan tingkat stres dengan kuesioner Depression, Anxiety, Stress Scale-21. Dismenorea primer dialami oleh 74.1% responden. Pangan sumber lemak paling sering dikonsumsi responden yaitu minyak goreng, ikan air tawar, dan tahu. Sekitar separuh responden memiliki tingkat kecukupan energi dan zat gizi normal. Sebagian besar responden memiliki status gizi (80.2%) dan tingkat stres (75.3%) normal. Terdapat hubungan signifikan negatif antara tingkat kecukupan asam linolenat dengan intensitas nyeri dan hubungan signifikan negatif antara status gizi indeks TB/U dengan derajat keparahan dismenorea (p<0.05). Penelitian ini juga menemukan hubungan signifikan positif antara tingkat stres dengan intensitas dan derajat dismenorea primer (p<0.05).
Keyword: Dismenorea primer, kebiasaan makan sumber lemak, status gizi, tingkat stres

Judul: Hubungan Kebiasaan Makan, Aktivitas Fisik, dan Status Gizi dengan Kejadian Dismenorea pada Mahasiswi PPKU IPB
Abstrak: Dismenorea merupakan keluhan ginekologi yang sering terjadi pada remaja putri. Dismenorea ditandai dengan rasa nyeri pada perut bagian bawah saat menstruasi. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari hubungan antara kebiasaan makan, aktivitas fisik, dan status gizi dengan kejadian dismenorea. Desain penelitian adalah cross-sectional yang dilaksanakan pada Mei 2017. Penentuan 97 subjek dilakukan dengan metode incidental sampling berdasarkan kriteria inklusi. Data karakteristik subjek dan keluarga,serta kebiasaan makan diperoleh dengan wawancara, data status gizi diperoleh dengan pengukuran antropometri yang dihitung berdasarkan IMT/U dan IMT, sedangkan data konsumsi pangan diperoleh dari record 2 x 24 jam dan FFQ. Hasil penelitian menunjukkan sebagian besar (76.3%) subjek penelitian mengalami dismenorea dan diantaranya terdapat 53.6% subjek mengalami dismenorea setiap bulan. Terdapat hubungan signifikan positif antara konsumsi kopi dengan dismenorea (r=0.211 p=0.038), konsumsi minuman bersoda dengan dismenorea (r=0.261 p=0.010), frekuensi konsumsi daging dengan dismenorea (r= 0.228 p=0.005) serta riwayat keluarga dengan dismenorea (r=0.421 p=0.000). Terdapat hubungan signifikan negatif antara umur menarche dengan dismenorea (r=-0.221 p=0.030).
Keyword: aktivitas fisik, dismenorea, kebiasaan makan, status gizi

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