Judul: Hubungan Kebiasaan Merokok, Aktivitas Fisik, Konsumsi Gula, Dan Status Gizi Dengan Kadar Malondialdehide (Mda) Dan Glukosa Darah Pada Orang Dewasa.
Abstrak: Diabetes melitus (DM) merupakan salah satu penyakit tidak menular yang memerlukan perhatian serius dalam beberapa tahun terakhir. DM tipe 2 disebabkan oleh berbagai faktor, yaitu faktor genetik dan lingkungan termasuk gaya hidup dan pola makan. Kelompok dewasa merupakan salah satu kelompok yang cukup rawan terkena DM tipe 2. Hal ini disebabkan oleh gaya hidup berupa pola konsumsi tinggi gula, kebiasaan merokok, kurangnya aktivtas fisik serta status gizi. Status gizi lebih merupakan indikator dalam menentukan risiko penyakit degeneratif seperti DM tipe 2. Penumpukan lemak di sel adiposa mempengaruhi kinerja insulin dan meningkatkan paparan radikal bebas. Paparan radikal bebas (prooksidan) yang tinggi dan rendahnya antioksidan juga memicu terjadinya proinflamasi di berbagai sel sehingga meningkatkan risiko berbagai penyakit metabolik seperti DM tipe 2. Tujuan umum dari penelitian ini adalah menganalisis hubungan kebiasaan merokok, aktivitas fisik, konsumsi gula dan status gizi dengan kadar malondialdehide (MDA) dan kadar glukosa darah. Adapun tujuan khususnya adalah 1) mengidentifikasi karakteristik sosioekonomi, kebiasaan merokok, aktivitas fisik, konsumsi gula dan status gizi antropometri subjek; 2) menganalisis hubungan kebiasaan merokok dengan status oksidatif subjek dilihat dari kadar MDA darah; 3) menganalisis hubungan aktivitas fisik dengan kadar gula darah; 4) menganalisis hubungan konsumsi gula dengan kadar glukosa darah; 5) menganalisis hubungan konsumsi buah dan sayur dengan kadar glukosa darah; 6) menganalisis hubungan status gizi antropometri dengan kadar glukosa darah; 7) menganalisis hubungan kadar MDA darah dengan kadar glukosa darah; 8) menganalisis faktor yang berpengaruh (determinan) terhadap kadar glukosa darah orang dewasa. Desain penelitian ini adalah cros-sectional study. Studi dilaksanakan di Kecamatan Pancoran Jakarta Selatan Provinsi DKI Jakarta pada bulan Agustus 2014 sampai dengan April 2015. Subjek adalah pria dan wanita usia >19 tahun. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini meliputi: 1) data sosial ekonomi, 2) kebiasaan merokok, 3) aktivitas fisik,4) konsumsi gula serta buah dan sayur, 5) status gizi, 6) MDA, dan 7) glukosa darah. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara menggunakan kuisioner dan observasi langsung menggunakan instrumen alat ukur dan kuesioner terstruktur yang telah diuji validitas dan reliabilitasnya. Analisis statistik yang dilakukan menggunakan SPSS versi 20.0 for Windows. Analisis deskriptif menggambarkan sebaran variabel yang diteliti berdasarkan persen dan rataan. Uji beda T-test digunakan untuk menganalisis perbedaan berbagai variabel antara pria dan wanita. Analisis korelasi Pearson digunakan untuk menganalisis hubungan antara kebiasaan merokok dengan kadar MDA dan aktivitas fisik, konsumsi gula, konsumsi buah sayur, status gizi, serta kadar MDA dengan kadar glukosa darah. Analisis regresi linear berganda digunakan untuk melihat faktor determinan (kebiasaan merokok, aktivitas fisik, konsumsi gula, konsumsi buah sayur, status gizi, dan kadar MDA) terhadap kadar glukosa darah. Penelitian ini menunjukkan bahwa rata-rata usia subjek sekitar 41.8 tahun dengan usia rata-rata pria 42.8 tahun dan wanita 41.0 tahun. Sebagian besar (87.3%) subjek berpendidikan SMA dan Perguruan tinggi. Sebagian besar kelompok pria bekerja sebagai pegawai swasta sedangkan wanita tidak bekerja. Pendapatan subjek berkisar antara Rp5 000 000 – Rp9 900 000 perkapita perbulan. Berdasarkan kebiasaan merokok, setengah (50.0%) subjek merupakan perokok aktif dengan ratarata rokok yang dihisap sebesar 10.5 ± 14.9 batang per hari. Proporsi pria yang merokok lebih besar (55.4%) dibandingkan wanita (47.3%), demikian juga frekuensi merokok pria lebih besar dibandingkan dengan wanita
Keyword: aktivitas fisik, dewasa, kebiasaan merokok, konsumsi gula malondialdehide

Judul: Consumption Pattern, Smoking Habits, and Blood Lipid Profile of Adult Men in Sukajadi Village
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah menganalisis pola konsumsi, kebiasaan merokok, dan profil lipid darah laki-laki dewasa di Desa Sukajadi. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Oktober 2022-Februari 2023 pada 73 orang subjek laki-laki yang dipilih secara purposive dengan desain studi cross-sectional. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dan pengambilan sampel darah. Jenis makanan pokok, makanan tinggi lemak, makanan manis, minuman manis, sayur, dan buah yang paling sering dikonsumsi subjek adalah nasi, tempe goreng, wafer, kopi, ketimun, dan pisang. Rata-rata Tingkat Kecukupan Energi (TKE) subjek sebesar 82,8±38,3%, terkategori defisit ringan, sementara rata-rata Tingkat Kecukupan Karbohidrat (TKK) dan Tingkat Kecukupan Lemak (TKL) subjek terkategori defisit ringan (masing-masing sebesar 81,3±39,3% dan 84,8±53,8%). Rata-rata Tingkat Kecukupan Lemak Jenuh (TKLJ) dan Tingkat Kecukupan Kolesterol (TKKol) subjek terkategori cukup (masing-masing sebesar 47,1±28,4% dan 58,5±53,3%), sementara rata-rata Tingkat Kecukupan Serat (TKS) subjek terkategori kurang yaitu sebesar 22,8±15,7%. Mayoritas subjek (76,7%) merupakan perokok aktif. Rata-rata kadar kolesterol total subjek adalah sebesar 211±44 mg/dL, terkategori sedikit tinggi. Rata-rata kadar kolesterol LDL dan kolesterol HDL subjek terkategori mendekati optimal (masing-masing sebesar 115±29 mg/dL dan 47±10 mg/dL. Rata-rata kadar trigliserida subjek terkategori normal, yaitu sebesar 130±70 mg/dL. Terdapat korelasi yang signifikan (p<0,05) antara kebiasaan merokok dengan kadar kolesterol total dan kolesterol LDL., The purpose of this study was to analyze the consumption patterns, smoking habits, and blood lipid profiles of adult men in Sukajadi Village. This study was conducted in October 2022-February 2023 on 73 purposively selected men subjects with a cross-sectional study design. Data collection was done through interviews and blood sampling. The staple foods, high-fat foods, sweet foods, sugary drinks, vegetables, and fruits most often consumed by the subjects were rice, fried tempeh, wafers, coffee, cucumbers and bananas. The average energy adequacy level (TKE) of the subjects was 82.8±38.3%, categorized as mild deficit, while the average level of carbohydrate adequacy (TKK) and fat adequacy level (TKL) of the subjects was categorized as mild deficit (respectively at 81.3±39.3% and 84.8±53.8%). The average saturated fat adequacy level (TKLJ) and cholesterol adequacy level (TKKol) of the subjects were categorized as sufficient (respectively at 47.1±28.4% and 58.5±53.3%), while the average fibre adequacy level (TKS) of subjects categorized as the deficit was 22.8±15.7%. The majority of subjects (76.7%) were active smokers. The average total cholesterol level of the subjects was 211±44 mg/dL, categorized as a borderline. The subjects' average LDL and HDL cholesterol levels were categorized as near-optimal (respectively at 115±29 mg/dL and 47±10 mg/dL). The average triglyceride level of subjects was categorized as normal, which was 130±70 mg/dL. There was a significant correlation (p<0.05) between smoking habits and total cholesterol and LDL cholesterol levels.
Keyword: blood lipid profile, food consumption, nutrients adequacy level, smoking habits

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