Judul: Faktor-faktor yang Berhubungan dengan Kurang Energi Kronis (KEK) pada Ibu Hamil di Puskesmas Cikembar Kabupaten Sukabumi.
Abstrak: Salah satu masalah gizi di Indonesia adalah Kurang Energi Kronis (KEK) pada ibu hamil yang merupakan penyebab tingginya angka kematian ibu dan berat bayi lahir rendah. Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor yang berhubungan dengan KEK pada ibu hamil dengan desain studi potong lintang. Subjek penelitian ini adalah ibu hamil KEK dan normal sebanyak 70 orang di Puskesmas Cikembar. Sebagian besar tingkat pengetahuan gizi dan kesehatan kelompok KEK berada pada kategori kurang dan kelompok normal berada pada kategori cukup. Tingkat kecukupan energi dan protein umumnya berada pada kategori defisit. Sebagian besar ketahanan pangan kelompok KEK berada pada kondisi rawan pangan dan kelompok normal berada pada kondisi rentan pangan. Hasil analisis regresi logistik menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara pengetahuan ibu dan ketahanan pangan rumah tangga (p<0.05) dengan KEK pada ibu hamil, namun tidak dengan tingkat kecukupan energi dan protein (p>0.05). Hasil analisis regresi logistik berganda menunjukkan bahwa ketahanan pangan merupakan faktor yang mempengaruhi KEK pada ibu hamil. Hasil dari penelitian ini diperoleh bahwa tingkat pengetahuan gizi dan kesehatan, konsumsi pangan, dan ketahanan pangan pada ibu hamil KEK dalam kondisi rendah dibandingkan ibu hamil normal; maka dari itu, diperlukan upaya peningkatan pengetahuan gizi dan peningkatan pendapatan rumah tangga.
Keyword: ibu hamil, ketahanan pangan, kurang energi kronis, pengetahuan gizi

Judul: Identifikasi faktor-faktor sosial, ekonomi dan kesehatan pada ibu hamil kurang energi kronis (KEK) di daerah pantai
Abstrak: Tujuan penelitian adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor sosial, ekonomi dan kesehatan pada ibu hamil KEK daerah pantai. Penelitian adalah Cross Sectional Study dengan pemilihan lokasi contoh dilakukan dengan cara purposive di Puskesmas Soropia, Puskesmas Lalonggasumeeto dan Puskesmas Tanjung Tiram. Populasi pada penelitian ini adalah semua ibu hamil dengan usia kehamilan trimester III (7-9 bulan) dan menderita kurang energi kronis (KEK). Contoh yang dipilih sebanyak 30 ibu hamil KEK. Kerangka contoh dibuat berdasarkan jumlah pendataan bumil KEK pada laporan khusus Kesehatan Ibu dan Anak (KIA) bulan Februari sampai April 2001 dari masing-masing Puskesmas. Dari laporan tersebut jumlah ibu hamil kedua Puskesmas tersebut yakni 128 orang dengan jumlah ibu hamil KEK sebanyak 56 orang. Karena ibu hamil KEK usia kehamilan trimester III hanya 22 orang, maka untuk memenuhi kekurangan tersebut dipilih 8 orang dari Puskesmas pantai terdekat yakni Puskesmas Tanjung Tiram, Kecamatan Moramo yang masih dalam satu wilayah Kabupaten Kendari. Data terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer terdiri dari identitas contoh, sosial, ekonomi, kebiasaan makan, sanitasi lingkungan, riwayat kesehatan dan kehamilan, pengetahuan gizi dan kesehatan, dan konsumsi pangan. Data sekunder meliputi demografi, sarana dan prasarana sosial lainnya. Data dikumpulkan dengan cara wawancara, pengukuran berat badan, tinggi badan, LILA, dan recall 2 kali 24 jam.
Keyword: energi kronis

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