Judul: Screen time, stres akademik, dan konsumsi pangan serta pengaruhnya terhadap status gizi mahasiswa TPB IPB
Abstrak: Penelitian ini bertujuan menganalisis screen time, stres akademik, dan konsumsi pangan serta pengaruhnya terhadap status gizi mahasiswa TPB Institut Pertanian Bogor. Desain penelitian adalah cross-sectional study secara purposive sebanyak 68 contoh terdiri dari 34 contoh normal dan 34 contoh obes. Rata-rata screen time pada contoh obes (5.76 ± 2.47) jam/hari lebih tinggi dibandingkan contoh normal (2.71 ± 1.54) jam/hari. Proporsi tingkat stres tertinggi pada contoh normal (76.47%) dan contoh obes (47.06%) tergolong kategori sedang. Hasil uji beda Mann Whitney menunjukkan terdapat perbedaan yang nyata (p<0.05) antara frekuensi konsumsi makanan dan minuman manis kedua contoh. Hasil uji beda Independent Sample T-test menunjukkan terdapat perbedaan yang nyata (p<0.05) antara screen time, stres akademik, frekuensi konsumsi makanan berlemak, fast food, dan tingkat kecukupan energi. Hasil uji regresi linear berganda menunjukkan bahwa faktor yang mempengaruhi status gizi contoh adalah screen time, stres akademik, frekuensi konsumsi makanan dan minuman manis, makanan berlemak, dan tingkat kecukupan energi.
Keyword: Academic stress, Food consumption, Nutritional status, Screen time, Human ecology, Cross sectional study, Sweetened foods, Energy adequacy, Multiple linear regression

Judul: The Relationship of Sleep Quality, Stress Level, Physical Activity and Food Consumption with Nutritional Status of IPB Postgraduate Student’s
Abstrak: Obesitas merupakan salah satu permasalahan gizi di Indonesia. Obesitas dapat terjadi akibat kelebihan lemak pada tubuh. Obesitas tidak hanya terjadi pada negara maju saja, melainkan juga negara berkembang. Prevalensi obesitas usia lebih dari 18 tahun mengalami peningkatan pada tahun 1980-2014, yaitu sebesar 40% pada perempuan dan 38% pada laki-laki. Sedangkan berdasarkan data dari Riset Kesehatan Dasar di Indonesia pada tahun 2018 prevalensi overweight sebesar 13,6% dan obesitas sebesar 21,8%. Beberapa faktor penyebab terjadinya peningkatan berat badan yaitu kualitas tidur yang buruk, kondisi stres, kurangnya aktivitas fisik dan konsumsi pangan yang buruk. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji kualitas tidur, tingkat stres, aktivitas fisik dan konsumsi pangan dengan status gizi mahasiswa pascasarjana IPB. Tujuan khusus dari penelitian ini antara lain, 1) Mengkaji karateristik subjek (usia, uang saku, jenis kelamin dan pengeluaran pangan) gizi normal dan obesitas, 2) Mengkaji kualitas tidur subjek gizi normal dan obesitas, 3) Mengkaji tingkat stres subjek gizi normal dan obesitas, 4) Mengkaji aktivitas fisik subjek gizi normal dan obesitas, 5) Mengkaji konsumsi pangan subjek gizi normal dan obesitas, 6) Mengkaji faktor risiko yang berhubungan dengan status gizi subjek. Penelitian ini menggunakan desain cross sectional study dengan jumlah subjek 60 orang. Penelitian dilaksanakan di kampus Institut Pertanian Bogor pada bulan Februari-Maret 2020. Penelitian ini telah mendapatkan persetujuan etik dari Komisi Etik Penelitian Institut Pertanian Bogor dengan nomor 276/IT3.KEPMSM-IPB/SK/2020 tahun 2020. Pengambilan data dilakukan melalui wawancara dan pengukuran secara langsung. Data yang diambil menggunakan metode wawancara adalah karakteristik subjek, tingkat stress, dan konsumsi pangan. Sedangkan data berat badan dan tinggi badan diperoleh melalui pengukuran. Pengolahan dan analisis data menggunakan analisis univariat, bivariat dan multivariat dengan aplikasi SPPS for windows dan program Microsoft Excel 2013. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan antara uang saku dengan status gizi obesitas dan normal. Berdasarkan hasil, 90% subjek obesitas dan 73,3% subjek normal memiliki uang saku lebih dari Rp. 1000000/bulan dan tidak terdapat perbedaan signifikan antara uang saku dengan status gizi obesitas dan normal. Subjek obesitas dan normal memiliki presentase pengeluaran pangan yang sama dengan rentang pengeluaran kurang dari Rp. 1000000/bulan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan antara pengeluaran pangan dengan status gizi obesitas dan normal. Durasi tidur antara subjek obesitas dan normal pada hari kuliah termasuk kategori buruk (durasi tidur <7 jam) dan tidak terdapat perbedaan durasi tidur antara subjek obesitas dan normal. Sedangkan pada hari libur terdapat perbedaan kualitas tidur antara subjek obesitas dan normal, sebagian besar subjek obesitas memiliki kualitas tidur yang buruk dibandingkan subjek normal memiliki kualitas tidur yang baik. Selain itu, terdapat perbedaan signifikan antara tingkat stres pada status gizi obesitas dan normal, dengan prevalensi subjek yang mengalami stres mayoritas terjadi pada kelompok obesitas dibandingkan subjek kelompok normal. Hasil penelitian menunjukkan tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara aktifitas fisik hari libur dengan status gizi obesitas dan normal. Aktivitas fisik hari libur pada subjek obesitas dan normal memiliki tingkat aktivitas fisik dalam kategori ringan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas kedua kelompok subjek memiliki keragaman konsumsi pangan yang baik. Tidak terdapat perbedaan keragaman pangan antara subjek obesitas dan normal. Selain itu, hasil penelitian ini menunjukkan terdapat hubungan antara tingkat
Keyword: densitas pangan, idds, obesitas, tingkat kecukupan gizi, adequate level of nutrition, food density, idds, obesity

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