Judul: Pengetahuan, Sikap, Kelompok Acuan, dan Perilaku Pemberian Imunisasi Difteri di Perdesaan dan di Perkotaan
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk 1) menganalisis perbedaan dan hubungan karakteristik ibu, karakteristik keluarga, pengetahuan, sikap, dan kelompok acuan dengan perilaku imunisasi difteri di perdesaan dan di perkotaan; dan 2) menganalisis pengaruh karakteristik ibu, karakteristik keluarga, pengetahuan, sikap, dan kelompok acuan terhadap perilaku imunisasi difteri. Contoh penelitian ini adalah 41 ibu dengan anak berusia 5-12 bulan dan dipilih secara purposive. Terdapat perbedaan antara pengetahuan, sikap, kelompok acuan, dan perilaku pemberian imunisasi difteri di perdesaan dengan di perkotaan. Faktor yang berhubungan dengan kelengkapan imunisasi difteri adalah media sosial untuk di perdesaan, sedangkan di perkotaan tidak ada. Faktor yang berhubungan dengan kesesuaian jadwal imunisasi adalah besar keluarga, sikap, interpersonal, dan ahli untuk di perdesaan serta lama pendidikan untuk di perkotaan. Faktor yang berpengaruh terhadap kelengkapan imunisasi adalah lama pendidikan, sikap, dan kelompok acuan interpersonal, sedangkan yang berpengaruh terhadap kesesuaian jadwal imunisasi difteri adalah lama pendidikan ibu dan pendapatan per kapita.
Keyword: imunisasi difteri, kelompok acuan, pengetahuan, perilaku, sikap

Judul: Knowledge and implementation of early initiation of breastfeeding, exclusive breastfeeding and nutritional status of infants under three years in rural and urban.
Abstrak: Pengetahuan dan pelaksanaan inisiasi menyusui dini (IMD) sangat berperan dalam keberhasilan ASI eksklusif serta pencapaian status gizi yang baik untuk anak. Namun, hingga saat ini masih sedikit ibu yang melaksanakan IMD. Tujuan umum penelitian ini adalah mempelajari pengetahuan dan pelaksanaan inisiasi menyusui dini, pemberian ASI eksklusif serta status gizi batita di perdesaan dan perkotaan. Tujuan khusus dari penelitian ini adalah 1) Mempelajari karakteristik batita (umur, jenis kelamin, berat saat lahir), ibu (umur, pendidikan dan pekerjaan), dan keluarga (pendapatan dan besar keluarga) 2) mempelajari pengetahuan IMD ibu di perdesaan dan perkotaan, 3) mempelajari pelaksanaan IMD di perdesaan dan perkotaan, 4) mempelajari pemberian ASI di eksklusif perdesaan dan perkotaan, 5) mempelajari status gizi batita di perdesaan dan perkotaan, 6) mempelajari hubungan antara pengetahuan IMD ibu dengan pelaksanaan IMD, 7) mempelajari hubungan antara pelaksanaan IMD dengan pemberian ASI Eksklusif, 8) mempelajari hubungan antara pemberian ASI eksklusif dengan status gizi batita. Penelitian ini menggunakan desain retrospektif dan cross sectional study. Penelitian dilakukan di dua lokasi yaitu Desa Sukajadi, Kecamatan Tamansari, Kabupaten Bogor mewakili daerah perdesaan sedangkan Kelurahan Situgede, Kecamatan Bogor Barat, Kota Bogor mewakili daerah perkotaan. Pemilihan lokasi dilakukan secara purposive sampling dengan alasan masih banyaknya ibu yang melahirkan tanpa ditolong oleh tenaga medis dan belum ada penelitian yang berkaitan tentang inisiasi menyusui dini. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Mei hingga Juli 2011. Contoh dalam penelitian ini adalah batita dan ibunya yang tinggal lokasi terpilh dan tercatat di posyandu. Penentuan posyandu dilakukan secara purposif, sedangkan penentuan contoh berdasarkan pada kriteria yaitu batita tercatat di posyandu, berusia 12-35 bulan, tinggal bersama ibunya dilokasi terpilih, dan bersedia untuk dijadikan contoh. Penarikan contoh dilakukan dengan cara Simple Random Sampling. Dari masing-masing lokasi diambil 31 pasang contoh batita dan ibunya sehingga total contoh yang didapat adalah 62 pasang contoh. Data primer meliputi karakteristik batita (umur, jenis kelamin, dan berat saat lahir), karakteristik ibu (umur, pendidikan, dan pekerjaan), karakteristik keluarga batita (besar keluarga dan pendapatan keluarga), pengetahuan IMD ibu, pelaksanaan IMD, pemberian ASI eksklusif, dan data status gizi batita (berat badan dan tinggi badan). Data sekunder berupa keadaan umum wilayah. Data yang diperoleh dianalisis deskriptif dan inferensia menggunakan Microsoft Excel dan SPSS 16.0 for Windows. Hubungan antara variable dianalisis secara statistik dengan menggunakan Rank Spearman Correlation Test dan uji beda dianalisis dengan Indipendent t-Test dan Mann Withney. Sebagian besar batita berjenis kelamin laki-laki dengan persentase sebesar 59,7%. Sebesar 53,2% batita di kedua lokasi berusia antara 24-35 bulan. Sebesar 96,8% batita di kedua lokasi memiliki berat badan lahir 2500 gram. Sebesar 50% keluarga tergolong kedalam keluarga kecil (≤ 4 orang). Secara keseluruhan keluarga contoh tergolong dalam keluarga tidak miskin dengan rata-rata pendapatan/kapita/bulan sebesar RP 249.598. Sebesar 95,2% umur ibu di kedua lokasi tergolong ke dalam dewasa awal. Sebesar 46,8% ibu di kedua lokasi tergolong tamat SD.Sebagain besar ibu di kedua lokasi merupakan ibu rumah tangga . Sebesar 54,8% ibu memiliki tingkat pengetahuan inisiasi menyusui dini sedang dan 37,1% memiliki tingkat pengetahuan inisiasi menyusui dini tinggi. Hasil uji beda menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan nyata (p>0.05) antara pengetahuan IMD di perdesaan dan perkotaan. Pertanyaan mengenai berat badan minimal bayi lahir sehat, waktu yang
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