Judul: Faktor Risiko Obesitas Pada Orang Dewasa Di Denpasar
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk melihat faktor risiko kejadian obesitas pada orang dewasa di Denpasar, Bali. Desain penelitian adalah cross sectional study. Pengumpulan data dilakukan dengan metode wawancara menggunakan kuesioner pada September sampai November 2014. Penelitian dilakukan terhadap 60 contoh obes dan 58 contoh normal berumur 19-55 tahun yang dipilih secara purposif. Analisis yang dilakukan meliputi uji beda Mann Whitney U, uji korelasi Spearman, dan uji regresi binary logistic metode enter. Umur, status kawin, obesitas pada orang tua, dan kebiasaan merokok berbeda nyata antara kedua contoh (p<0.05). Obesitas berhubungan signifikan dengan peningkatan umur, jenis kelamin laki-laki, status kawin, kebiasaan merokok, dan obesitas pada orang tua (p<0.05). Contoh yang berumur ≥50 tahun dan 30-49 tahun lebih berpeluang untuk mengalami obesitas dibandingkan contoh yang berumur 19-29 tahun (OR=12.228; OR=7.407). Contoh yang sudah menikah dan memiliki orang tua obes lebih berpeluang mengalami obesitas dibandingkan dengan contoh yang belum menikah dan tidak memiliki orang tua obes (OR=3.987; OR=5.967).
Keyword: faktor risiko, obesitas, status kawin, umur dewasa

Judul: Studi Faktor Risiko Obesitas dan Dislipidemia pada Orang Dewasa Umur 25-65 tahun di Kota Bogor
Abstrak: Masalah obesitas di Indonesia mengalami peningkatan dalam dua dekade terakhir. Demikian juga dengan dislipidemia yang juga menjadi salah satu faktor risiko terjadinya penyakit tidak menular, seperti: hipertensi, aterosklerosis, jantung koroner, kanker, diabetes melitus, dan lainnya. Tujuan penelitian ini antara lain adalah untuk (1) menganalisis perkembangan obesitas dan faktor risiko obesitas pada orang dewasa umur 25-65 tahun periode 2011-2014, (2) menganalisis perkembangan profil lipid dan faktor risiko dislipidemia pada orang dewasa umur 25-65 tahun periode 2011-2014, dan (3) menganalisis pengaruh obesitas terhadap dislipidemia pada orang dewasa umur 25-65 tahun. Penelitian ini menggunakan data sekunder ―Studi Kohor Faktor Risiko Penyakit Tidak Menular (FRPTM)‖ periode pemantauan selama dua tahun, 2011- 2013 dan 2012-2014 yang dilaksanakan oleh Pusat Penelitian dan Pengembangan Upaya Kesehatan Masyarakat, Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan, Kementerian Kesehatan RI. Pada awal penelitian menggunakan desain crosssectional, pada penelitian selanjutnya menggunakan desain kohor. Populasi adalah semua anggota rumah tangga yang berumur 25-65 tahun di lima kelurahan di Kota Bogor. Sampel adalah semua anggota rumah tangga yang berumur 25-65 tahun dengan kriteria tetap tinggal di wilayah penelitian, dapat mandiri, tidak cacat fisik, sampel perempuan tidak hamil, Kriteria inklusi lainnya adalah memiliki indeks massa tubuh (IMT) normal, lingkar perut (LP) normal, dan kadar profil lipid normal pada awal penelitian. Data yang dianalisis meliputi: jenis kelamin, umur, status kawin, pendidikan, pekerjaan, kebiasaan merokok, aktivitas fisik, status kesehatan mental, pemeriksaan profil lipid, berat badan, tinggi badan, lingkar perut. Konsumsi makanan (zat gizi energi, protein, dan karbohidrat), serta konsumsi gula, lemak dan natrium dengan menggunakan metode food recall 1x24 jam. Data kebiasaan makan (mi, daging, jeroan, telur, makanan bersantan, makanan jajan digoreng, sayur dan buah) dengan menggunakan metode food frequency dalam satu minggu terakhir Hasil analisis pada awal penelitian (baseline) menunjukkan bahwa prevalensi overweight dan obese pada orang dewasa umur 25-65 tahun di Kota Bogor masing-masing sebesar 32.9 persen dan 13.1 persen. Prevalensi obesitas sentral adalah 51.3 persen. Prevalensi kolesterol total (K-total) tinggi sebesar 16.9 persen, kolesterol LDL (K-LDL) tinggi sebesar 17.6 persen, kolesterol HDL (KHDL) rendah sebesar 16.2 persen, dan persentase trigliserida (TG) tinggi sebesar 8.5 persen. Hasil analisis multivariate logistic regression pada tahap awal penelitian menunjukkan bahwa faktor risiko obesitas sentral pada orang dewasa umur 25-65 tahun berhubungan secara bermakna dengan gangguan profil lipid (Ktotal, K-LDL, K-HDL, dan TG). Hasil regresi linier juga menunjukkan adanya korelasi antara obesity index (IMT dan LP) dan profil lipid. Namun hasil analisis ROC menunjukkan area under curve (AUC) untuk semua faktor risiko gangguan profil lipid didapatkan di bawah 0.5, artinya indeks antropometri IMT dan LP akurasinya kurang/buruk dalam memprediksi risiko gangguan profil lipid. Hasil analisis survival menunjukkan bahwa faktor risiko terjadinya obesitas pada orang dewasa umur 25-65 tahun adalah jenis kelamin, kebiasaan merokok, konsumsi lemak, dan interaksi kebiasaan merokok tergantung dengan waktu. Hasil analisis juga menunjukkan bahwa faktor risiko terjadinya obesitas sentral pada orang dewasa umur 25-65 tahun adalah jenis kelamin, kelompok umur, pendidikan, kebiasaan merokok, dan pendidikan yang tergantung dengan waktu. Variabel yang berpengaruh kuat terhadap terjadinya obesitas sentral adalah jenis kelamin. Subjek perempuan mempunyai hazard rasio (HR) 4.80 kali lebih cepat (95%CI: 3.74-6.15) untuk menjadi obesitas sentral dibandingkan subjek laki-laki
Keyword: faktor risiko, obesitas, dislipidemia, dewasa

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