Judul: The reproductive health knowledge, food taboo and menstrual history of female high school students participant of iron supplementation program at Bogor City.
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah mengetahui pengetahuan kesehatan reproduksi, riwatyat menstruasi dan makanan pantangan pada remaja putri peserta pemberian tablet tambah darah di Kota Bogor. Desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional study dengan subjek penelitian berjumlah 4532 orang yang berada di 19 SLTP dan 20 SLTA. Rata-rata subjek mendapatkan skor pengetahuan kesehatan reproduksi 7.4±2.2, dengan jumlah subjek terbanyak termasuk kategori cukup (44.6%). Jumlah subjek yang memiliki pengetahuan kesehatan reproduksi yang tergolong baik, lebih banyak terdapat di SLTA negeri (27.7%), sedangkan subjek yang berada di SLTP negeri yang tergolong ke dalam kategori pengetahuan baik (13.2%). Sebagian besar subjek (61.7%) tidak memiliki makanan pantangan atau kepercayaan terkait kesehatan reproduksi. Riwayat menstruasi subjek termasuk dalam kategori normal dan terdapat subjek yang mengalami keluhan menstruasi (45%). Terdapat hubungan karakteristik subjek (pekerjaan orangtua, pendidikan orangtua, penghasilan orangtua dan jumlah uang saku) dengan tingkat pengetahuan kesehatan reproduksi (p<0.05)
Keyword: Food taboo, Knowledge, Menstrual History, Reproductive Health, Human Ecology, Chi-Square, Menarche, Average Score

Judul: Tingkat Pengetahuan Anemia pada Remaja Putri Peserta Pemberian Tablet Tambah Darah di Kota Bogor.
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah mengetahui tingkat pengetahuan anemia dan kebiasaan makan berdasarkan Pedoman Gizi Seimbang (PGS) pada remaja putri peserta pemberian tablet tambah darah di Kota Bogor. Desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional study dengan subjek penelitian berjumlah 4553 orang yang berada di 19 SMP dan 20 SMA. Rata-rata contoh mendapatkan skor pengetahuan 7.7±1.8, dengan jumlah contoh terbanyak termasuk kategori sedang (45%). Dibandingkan dengan sekolah swasta, jumlah contoh yang memiliki pengetahuan anemia dengan kategori tinggi lebih banyak yang berada di sekolah negeri (SMP 29.6% dan SMA 27.3%). Jumlah contoh dengan kategori pengetahuan rendah lebih banyak terdapat pada tingkat pendidikan SMP (17.5%) bila dibandingkan dengan contoh yang berada pada tingkat pendidikan SMA (8.3%). Skor rata-rata kebiasaan makan yang diperoleh contoh adalah 4.5±1.8, dengan jumlah contoh terbanyak termasuk kategori kurang (70.2%). Jumlah contoh yang sudah menerapkan kebiasan makan berdasarkan PGS adalah sebesar 1.5%. Sebagian besar contoh yang berada pada tingkat pendidikan SMP maupun SMA, keduanya memiliki kebiasaan makan yang tergolong kategori kurang, dengan persentase terbanyak berada di sekolah swasta. Terdapat hubungan antara pekerjaan ayah, pekerjaan ibu, pendidikan ayah, pendidikan ibu, penghasilan orangtua dan jumlah uang saku dengan tingkat pengetahuan tentang anemia dan kebiasaan makan berdasarkan PGS.
Keyword: kebiasaan makan, pengetahuan anemia, tablet tambah darah

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