Judul: Analisis Asupan Air pada Ibu Hamil di Indonesia berdasarkan Studi Diet Total
Abstrak: Air merupakan zat gizi esensial yang sangat penting bagi tubuh manusia termasuk ibu hamil. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis asupan air pada ibu hamil di Indonesia berdasarkan Studi Diet Total (SDT). Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari data SDT 2014 dengan jumlah subjek 606 orang. Total asupan air terdiri dari air minuman, air dari makanan dan air metabolik. Air makanan dan minuman diperoleh dengan metode food recall 24 jam. Analisis asupan air berdasarkan Daftar Komposisi Bahan Makanan (DKBM) dan nutrition fact. Jenis minuman yang paling sering dikonsumsi subjek adalah air putih (100%), teh (30.2%) dan susu (26.1%). Ratarata asupan air total subjek adalah 2 027.3±698.8 mL/hari yang berasal dari air minuman (63.3%), air dari makanan (24.1%) dan air hasil metabolik (10.6%). Secara umum tingkat pemenuhan kebutuhan air subjek masih kurang yaitu 85.3%. Persentase asupan air subjek yang defisiensi berat dan defisiensi sedang yaitu 29% dan 25.6%. Pendidikan merupakan faktor yang mempengaruhi asupan air subjek.
Keyword: asupan air, ibu hamil, minuman.

Judul: An Analysis of Water Intake and Nutritional Quality of Diet among Adult Woman in Indonesia.
Abstrak: Tujuan umum dari penelitian ini adalah untuk menganalisis asupan air dan mutu gizi asupan pangan pada wanita dewasa (20-55 tahun) di Indonesia. Selain itu, penelitian ini juga memiliki tujuan khusus sebagai berikut: (1) Menganalisis asupan air pada wanita dewasa; (2) Menganalisis kebutuhan dan tingkat pemenuhan kebutuhan air pada wanita dewasa; (3) Menganalisis mutu gizi asupan pangan pada wanita dewasa; (4) Menganalisis hubungan antara karakteristik sampel dengan asupan air dan mutu gizi asupan pangan pada wanita dewasa. Penelitian ini menggunakan data Riskesdas 2010, oleh karena itu desain penelitian ini secara keseluruhan mengacu pada desain penelitian tersebut (cross sectional study). Pengumpulan data dilakukan oleh Tim Riskesdas pada bulan Mei–Agustus 2010 pada 33 provinsi di Indonesia. Pengolahan, analisis, dan interpretasi data pada penelitian ini dilakukan pada bulan Juni–September 2011 di Kampus IPB Darmaga Bogor, Jawa Barat. Data yang digunakan dalam penelitian ini seluruhnya merupakan data sekunder. Data diperoleh berupa electronic file yang terdiri dari data entrian dan data hasil olahan. Data terdiri atas variabel karakteristik sampel (usia, berat badan, tinggi badan, dan status kehamilan), karakteristik sosial ekonomi (pendidikan, pekerjaan, daerah, status ekonomi), asupan pangan serta konsumsi zat gizi makro, vitamin, dan mineral. Data yang diperoleh, diolah dan dianalisis dengan menggunakan Microsoft Excell dan SPSS. Proses pengolahan meliputi cleaning dan analisis. Sampel rumah tangga dalam Riskesdas 2010 dipilih berdasarkan listing Sensus Penduduk tahun 2010. Proses pemilihan rumah tangga dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) dengan two stage sampling. Jumlah rumah tangga yaitu 69300 dengan jumlah anggota rumah tangga sebanyak 251388, kemudian didapatkan 66630 orang wanita dewasa (usia 20-55 tahun). Cleaning data dilakukan untuk data berat badan, tinggi badan dan asupan pangan yang tidak lengkap, serta terhadap sampel yang asupan energinya <0.3 atau >3 kali dari energi basal dan memiliki tingkat kecukupan zat gizi >400%. Setelah dilakukan proses cleaning, maka jumlah sampel wanita dewasa yang digunakan untuk penelitian yaitu 57232 orang, yang terdiri dari 1995 orang wanita hamil dan 55237 orang wanita yang tidak hamil. Rata-rata total asupan air pada wanita dewasa hamil lebih tinggi dibanding wanita yang tidak hamil, yaitu 1586.0±608.1 mL. Sementara itu, rata-rata total asupan air pada wanita yang tidak hamil adalah sebanyak 1530.7±552.3 mL. Adapun persentase air dari minuman, makanan, dan metabolik pada wanita hamil berturut-turut adalah 57.4±15.6%, 31.0±14.7%, dan 11.6±4.4%. Persentase air dari minuman, makanan, dan metabolik pada sampel yang tidak hamil adalah sebesar 56.9±15.2%, 31.8±14.1%, dan 11.4±4.1%. Rata-rata kebutuhan air pada wanita hamil adalah 2829.3±343.5 mL dan wanita yang tidak hamil adalah 2395.9±364.8 mL. Tingkat pemenuhan kebutuhan air pada wanita hamil 56.8±22.9%, lebih rendah dibanding wanita yang tidak hamil 65.4±25.9% (p<0.01). Tingkat pemenuhan kebutuhan air pada dewasa muda dan dewasa madya adalah 64.3±25.4% dan 66.4±26.6% (p<0.01). Total asupan air pada penelitian ini dianggap rendah. Rata-rata mutu gizi asupan pangan pada wanita hamil dan tidak hamil adalah 48.6±16.4 dan 53.2±15.9. Sebanyak 67.2% wanita hamil dan 56.2% iv wanita tidak hamil memiliki skor mutu gizi pangan <55 dan tergolong sangat kurang. Umumnya sampel mengalami defisiensi (<70% AKG) pada seluruh zat gizi, kecuali fosfor dan vitamin A. Hanya 2.5% sampel hamil dan 3.1% sampel tidak hamil yang memiliki kategori MGP baik (≥85). Hasil uji
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