Judul: Pemanfaatan Tumbuhan Hutan Sebagai Bahan Pangan dan Analisis Ketahanan Pangan Rumah Tangga Suku Mentawai
Abstrak: Pemanfaatan tumbuhan oleh masyarakat secara tradisional sudah berlangsung lama. Penelitian ini mengidentifikasi keanekaragaman tumbuhan pangan dan ketahanan pangan rumah tangga Suku Mentawai di Desa Matotonan. Metode yang digunakan adalah observasi lapang, wawancara dan kajian pustaka. Berdasarkan hasil penelitian, teridentifikasi sebanyak 51 spesies tumbuhan pangan dari 20 famili yang dimanfaatkan. Habitus yang mendominasi adalah pohon dengan jumlah 33 spesies (64.71%). Bagian tumbuhan yang paling digunakan sebagai sumber pangan adalah buah sebesar 73.68%. Kondisi kerawanan rumah tangga (HFIAS) yang dialami paling dominan adalah kondisi masyarakat yang khawatir tidak tersedianya pangan di rumah tangga mereka sehingga domain kerawanan rumah tangga adalah kecemasan dan ketidakpastian. Skor kerawanan rumah tangga berkisar antara 0 hingga 20 dengan median 7 dan standar deviasi sebesar 4.53 hal ini menunjukkan kerawanan pangan memiliki skor yang kecil dan cenderung kearah skor yang aman pangan (Food Secure).
Keyword: Famili, habitus, ketahanan pangan, tumbuhan Pangan

Judul: Studi Analisis Ketahanan Pangan Rumah Tangga Miskin Perkotaan Dan Perdesaan Di Sulawesi Selatan
Abstrak: Pemerintahan dibawah pimpinan Presiden Joko Widodo telah memprioritaskan program pangan dan gizi didalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) 2015-2019. Salah satu faktor yang menyebabkan terjadinya rawan pangan adalah kemiskinan. Banyak indikator yang digunakan untuk mengukur ketahanan pangan. Pengukuran yang paling sering digunakan yaitu recall pangan, indikator antropometri atau data kesehatan. Namun semua indikator tersebut memiliki kelemahan seperti pengumpulan dan analisis data yang tidak praktis dan relatif mahal untuk diimplementasikan. Oleh sebab itu, diperlukan metode yang lebih sederhana dan mudah untuk diimplementasikan. Metode yang lebih baru dikembangkan yaitu Household Food Insecurity Access Scale (HFIAS). Tujuan dari penelitian ini yaitu: (1) menganalisis karakteristik rumah tangga (usia orang tua, pendidikan orang tua, pengetahuan gizi ibu, ukuran rumah tangga, jenis pekerjaan orang tua, kepemilikan aset, dan pendapatan total rumah tangga) perkotaan dan perdesaan; (2) menganalisis Tingkat Kecukupan Energi (TKE) dan Tingkat Kecukupan Protein (TKP) rumah tangga perkotaan dan perdesaan; (3) menganalisis tingkat ketahanan pangan yang diukur menggunakan metode HFIAS, metode Maxwell dan metode Maxwell yang dimodifikasi pada rumah tangga perkotaan dan perdesaan; (4) menganalisis karakteristik rumah tangga (usia orang tua, pendidikan orang tua, pengetahuan gizi ibu, ukuran rumah tangga, jenis pekerjaan orang tua, kepemilikan aset dan pendapatan total rumah tangga) berdasarkan tingkat ketahanan pangan rumah tangga yang diukur menggunakan metode HFIAS dan metode Maxwell yang dimodifikasi; (5) mengidentifikasi Food Coping Strategy rumah tangga perkotaan dan perdesaan dalam rangka mencapai dan mempertahankan ketahanan pangan; (6) menganalisis validitas ukuran ketahanan pangan dengan metode HFIAS terhadap metode Maxwell yang dimodifikasi sesuai kondisi di Indonesia. Penelitian dilaksanakan di Kelurahan Mangasa Kecamatan Tamalate Kota Makassar dan di Desa Tanete dan Desa Takkalasi Kacamatan Maritenggae Kabupaten Sidrap. Desain penelitian adalah cross sectional study. Sebanyak 170 rumah tangga dianalisis pada penelitian ini. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa untuk variabel karakteristik sosial rumah tangga tangga meliputi usia kepala rumah tangga, usia ibu rumah tangga, ukuran rumah tangga, pendidikan kepala rumah tangga, pendidkan ibu rumah tangga, dan pengetahuan gizi ibu rumah tangga. Usia kepala rumah tangga dan pengetahuan gizi ibu rumah tangga tidak terdapat perbedaan antara perkotaan dan perdesaan (p>0.05), sedangkan usia ibu rumah tangga, ukuran rumah tangga, pendidikan kepala rumah tangga, dan pendidikan ibu rumah tangga terdapat perbedaan antara perkotaan dan perdesaan (p<0.05). Jenis pekerjaan kepala rumah tangga dan pendapatan total rumah tangga terdapat perbedaan antara perkotaan dan perdesaan (p<0.05). Sebagian besar Tingkat Kecukupan Energi (TKE) rumah tangga perkotaan termasuk dalam kategori kurang (60%), sedangkan rumah tangga perdesaan temasuk dalam kategori cukup (64.4%). Begitu juga dengan Tingkat Kecukupan Protein (TKP), sebagian besar rumah tangga perkotaan termasuk dalam kategori kurang (60.0%), sedangkan rumah tangga perdesaan termasuk dalam kategori cukup (67.1%). Hal ini menunjukkan bahwa TKE dan TKP rumah tangga perdesaaan lebih baik dari rumah tangga perkotaan. Pengukuran tingkat ketahanan pangan menggunakan metode HFIAS menunjukkan bahwa rumah tangga yang termasuk dalam kategori tahan pangan lebih banyak di perdesaan (27.1%) daripada di perkotaan (18.8%). Pengukuran tingkat ketahanan pangan menggunakan metode Maxwell menunjukkan bahwa rumah tangga yang termasuk dalam kategori tahan pangan lebih banyak di perdesaan (17.6%) daripada di perkotaan (8.2%). Pengukuran tingkat ketahanan pangan menggunakan metode Maxwell yang dimodifikasi menunjukkan bahwa rumah tangga yang termasuk dalam
Keyword: perkotaan, perdesaan, rawan pangan, validitas

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