Judul: Profil Penanganan Pangan, Pola Konsumsi dan Status Gizi Keluarga: Studi Kasus di Kecamatan Kopo, Serang, Banten
Abstrak: Penanganan pangan di tingkat rumah tangga penting untuk menjamin keamanan pangan yang dikonsumsi dan pemenuhan kebutuhan gizi bagi anggota keluarga. Asupan gizi dan status gizi yang baik sangat diperlukan untuk menghasilkan sumber daya manusia yang berkualitas. Konsumsi pangan yang baik dan mencukupi kebutuhan tubuh sangat diperlukan untuk menunjang status gizi yang optimal. Badan Pengawas Obat dan Makanan (BPOM) tahun 2015 menyebutkan bahwa penyebab keracunan tertinggi terjadi pada pangan hasil olahan rumah tangga sebanyak 40.98%. Hal ini menunjukkan risiko keamanan pangan yang tinggi pada pangan hasil olahan rumah tangga, sehingga evaluasi penanganan pangan pada ibu rumah tangga dalam menjaga keamanan pangan keluarga penting untuk dikaji. Penelitian dilakukan di Kecamatan Kopo Kabupaten Serang Provinsi Banten dengan jumlah responden 100 keluarga (303 individu) yang terdiri dari ayah 100 orang, ibu 100 orang dan anak sejumlah 103. Tujuan penelitian ini untuk mengevaluasi hubungan praktik penanganan pangan dengan kesehatan keluarga dan mengevaluasi hubungan pola konsumsi dengan status gizi keluarga inti. Pengumpulan data responden dilakukan dengan cara wawancara, penimbangan berat badan, pengukuran tinggi badan dan pengisian kuesioner. Data yang dikumpulkan meliputi : profil sosial ekonomi responden, pola konsumsi yang diukur dengan skor HDDS (Houeshold Dietary Diversity Score), praktik penanganan pangan diukur dengan skor penanganan pangan, analisis riwayat penyakit diukur dengan jumlah riwayat penyakit dalam keluarga dan status gizi keluarga diukur dengan Indeks Massa Tubuh (IMT) dan Berat Badan/Umur (BB/U). Pengolahan data meliputi analisis deskriptif untuk data sosial ekonomi, dan analisis korelasi menggunakan uji chi-square untuk parameter penanganan pangan dan pola konsumsi. Dari sejumlah 100 responden, 74% responden mempraktikkan penanganan pangan dengan baik, 17% sedang dan 9% kurang. Tingkat penanganan pangan tersebut berkorelasi dengan riwayat sakit. Sebanyak 80% responden tidak mempunyai riwayat sakit dalam tiga bulan terakhir, sedangkan 20% responden mempunyai riwayat sakit (11% responden berasal dari kelompok dengan praktik penanganan pangan sedang dan 9% kurang). Riwayat penyakit dalam keluarga berdasarkan jumlah kejadian/ kasus meliputi sakit ISPA 36 kasus, diare tujuh kasus dan pneumonia/sesak satu kasus. Praktik penanganan pangan yang belum dipahami dan dipraktikkan dengan baik oleh ibu meliputi praktik pembuangan sampah yang masih dibuang di got/selokan dan masih ada responden yang belum mencuci sayuran dengan baik Pola konsumsi keluarga termasuk dalam kategori tinggi dengan mengonsumsi enam atau lebih jenis sumber pangan sejumlah 76 keluarga (76%), kategori sedang 14 keluarga (14%) dan kategori kurang 10 keluarga (10%). Keluarga dengan pola konsumsi kurang, terdapat asupan yang kurang berupa protein hewani, sayuran dan buah. Secara umum status gizi keluarga di Kecamatan Kopo mempunyai status gizi baik yaitu ayah 70%, ibu 83% dan anak 95%. Hasil uji menunjukkan bahwa pola konsumsi tidak berkorelasi dengan status gizi keluarga.
Keyword: penanganan pangan, pola konsumsi keluarga, Serang, status gizi

Judul: Analisis Karakteristik Keluarga, Konsumsi Pangan dan Status Gizi Ibu dan Balita Pada Berbagai Tingkat kesejahteraan Keluarga
Abstrak: Penelitian ini secara umum bertujuan melihat karakteristik keiuarga, konsumsi pangan keluarga dan balita serta status gizi ibu dan balita pada berbagai tingkat kcsejahteraan keluarga. Tujuan khusus penelitian ini adalah 1) Melihat karakteristik keluarga meliputi umur orangtua dan balita, pendidikan orangtua, peke1jaan orangtua. pendapatan keluarga, pengetahuan gizi ibu, besar keluarga, konsumsi pangan kelnarga, konsumsi pangan balita, status gizi ibu dan balita pada berbegai lingkat kesejahteraan keluarga; 2) Mengetahui hubungan karakteristik keluarga_ dengan tingkat kesejahteraan keluarga; 3) Melihat hubungan konsumsi pangan keluarga dan balita pada berbagai tingkat kesejahteraan keluarga; 4) Melihat hubungan status gizi ibu dan balita pada berbagai tingkat kesejahteraan keluarga. Penelitian ini merupakan bagian dari penelitian Kelompok Kerja (POKJA) PGKM IPB dengan tema "Pemantapan Pemberdayaan Keluarga Menuju Ketahanan Pangan dan Perbaikan Gizi melalui Partisipasi Aktif Masyarakat". Penelitian ini dilaksanakan di Kecamatan Cugenang tepatnya di Desa Cijedil dan Gasol. Pemilihan contoh dilakukan dengan cara purposive sampling, keluarga yang diambil ialah keluarga yang memiliki baltta berumur 12-60 bulan. Dari masing-masing dcsa diambil 30 rumahtangga denganjumlah contoh 60 keluarga. Data yang dikumpulkan meliputi data primer dan sekunder. Data primer m,eliputi data indikator kesejahteraan keluarga, data karakteristik keluarga (umur orangtua dan balita, pendidikan orangtua, pekerjaan orangtua, pendapatan keluarga. pengetahuan gizi ibu dan jumlah anggota keluarga), data antropometri (berat badan ibu dan balita, tinggi badan ibu dan balita), kadar Hb ibu dan balita, serta data konsumsi pangan keluarga dan balita. Data sekunder meliputi data tentang gambaran umum lokasi penelitian, data sosial ekonomi desa yang meliputi luas wilayah, jumlah dan kepadatan penduduk, serta sarana kesehatan dan pendidikan. Data antropometri..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