Judul: Konsumsi Pangan Sumber Prebiotik, Probiotik, Asupan Serat, dan Cairan serta Kaitannya dengan Gejala Gangguan Pencernaan.
Abstrak: Gangguan pencernaan dapat mempengaruhi status gizi. Prebiotik, probiotik, serta asupan serat dan cairan dalam jumlah cukup berperan dalam pemeliharaan fungsi pencernaan optimal. Penelitian ini bertujuan menganalisis konsumsi pangan sumber prebiotik, probiotik, asupan serat, dan cairan serta kaitannya dengan gejala gangguan pencernaan pada masyarakat di Desa Cibanteng dan Desa Cihideung Ilir, Kecamatan Ciampea, Kabupaten Bogor. Data yang dikumpulkan berupa data karakteristik individu, status gizi, pengetahuan gizi, konsumsi pangan, dan gejala gangguan pencernaan. Rata-rata asupan serat subjek adalah 6.7 ± 3.8 gram. Sebanyak 36.7% subjek memiliki asupan cairan defisit. Semua subjek mengonsumsi beberapa jenis pangan sumber prebiotik dan probiotik dalam makaanan yang dikonsumsi sehari-hari, namun subjek yang secara khusus rutin mengonsumsi produk minuman probiotik hanya sebanyak 6.7%. Subjek yang mengalami gejala reflux adalah sebanyak 16.7%, gejala abdominal pain sebanyak 53.3%, gejala indigestion sebanyak 80%, gejala constipation sebanyak 46,7%, dan gejala diarrhea sebanyak 36.7% dengan tingkat keparahan ringan, sedang, dan berat. Konsumsi pangan probiotik, prebiotik, asupan serat, dan asupan cairan tidak memiliki keterkaitan yang signifikan (p>0.05) dengan gejala gangguan pencernaan yang dialami subjek, hal ini dikarenakan adanya faktor risiko lain yang dapat menyebabkan timbulnya gejala gangguan pencernaan subjek serta adanya faktor yang mempengaruhi efektivitas kerja dari prebiotik dan probiotik.
Keyword: cairan, gejala gangguan pencernaan, prebiotik, probiotik, serat

Judul: Hubungan Perilaku Makan dan Gejala Gangguan Pencernaan dengan Status Gizi Anak Autis di Bogor
Abstrak: Anak autis sering dilaporkan memiliki masalah perilaku makan dan gejala gangguan pencernaan yang akan berdampak pada pemenuhan kebutuhan gizi dan pertumbuhan. Penelitian ini bertujuan menganalisis hubungan antara perilaku makan, kualitas konsumsi makanan dan gejala gangguan pencernaan dengan status gizi anak autis. Penelitian menggunakan desain studi cross sectional dengan 18 subjek yang dilakukan pada November-Desember 2019 di lima Sekolah Luar Biasa di Bogor. Separuh subjek (50%) memiliki status gizi normal. Lebih dari sepertiga subjek (38.9%) memiliki profil perilaku makan “Avoidant eater” dan lebih sering mengonsumsi daging dan susu dibandingkan sayur dan buah. Separuh subjek (50%) memiliki tingkat kecukupan protein dan karbohidrat yang kurang, serta lebih dari tiga perempat subjek (77.8-94.4%) mengalami defisit serat, vitamin A, vitamin C, seng dan kalsium. Hampir dua pertiga subjek (61.1%) memiliki tingkat keragaman pangan sedang. Lebih dari seperlima subjek (22.2%) memiliki gejala gangguan pencernaan berupa diare, konstipasi, muntah, dan sensitif terhadap makanan. Terdapat hubungan yang signifikan positif antara perilaku makan subjek dengan tingkat kecukupan energi, protein dan keragaman konsumsi pangan (p<0.05). Terdapat hubungan yang signifikan negatif antara gejala gangguan pencernaan dengan status gizi (p<0.05), namun tidak terdapat hubungan yang signifikan antara perilaku makan dan kualitas konsumsi makan dengan status gizi anak autis (p>0.05).
Keyword: Autism Spectrum Disorder, dietary quality, eating behavior, gastrointestinal symptoms, nutritional status

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