Judul: Contribution of Processed Potato Consumption to the Intake of Carbohydrates and Fats and the Association with Body Mass Index
Abstrak: Peningkatan penduduk menimbulkan permasalahan sensitif terutama tentang pangan. Permasalahan ini dapat dihindari jika masyarakat berusaha untuk membiasakan mengonsumsi makanan pokok non-beras yang berpotensial sebagai pangan lokal. Kentang merupakan umbi yang banyak dikonsumsi oleh masyarakat di dunia sebagai makanan pokok dan sumber karbohidrat. Saat ini, Penyakit Tidak Menular (PTM) menjadi masalah kesehatan yang diperhatikan, baik nasional maupun global. Penyebab risiko PTM salah satunya karena banyak mengonsumsi lemak yang terdapat pada produk gorengan. Data primer penelitian ini berasal dari survei online dan in-depth interview menggunakan perhitungan full population dan eater only. Survei berupa survei konsumsi pangan keluarga sedangkan wawancara mendalam dilakukan secara perseorangan. Penelitian ini menggunakan metode survei semi quantitatif food frequency questionnaire (SQ-FFQ) dan selanjutnya diuji korelasi chi-square dengan ketepatan 95% dan ɑ 0,05. Rata-rata konsumsi nasional kentang segar sebesar 7,65 – 36,50 kg/kapita/tahun. Hasil ini lebih tinggi dibandingkan dengan data Susenas yaitu 2,547 kg/kapita/tahun. Konsumsi kentang responden dipengaruhi secara signifikan oleh lokasi tempat tinggal. Kontribusi karbohidrat dari penelitian ini sebesar 1,17% - 8,65% dari 325 g/kapita/hari. Kontribusi asupan lemak dari penelitian ini sebesar 0,98% - 12,57% dari 67 g/kapita/hari. IMT responden penelitian ini termasuk dalam kategori berat normal. Asupan lemak dan IMT memberikan efek jangka panjang terhadap penyakit tidak menular.
Keyword: potato, body mass index, carbohydrate contribution, fat contribution, local food

Judul: The Association of Diet Quality with Socio Economic Status among Adult Indonesian
Abstrak: Tingginya konsumsi makanan cepat saji serta kurangnya asupan serat menjadi tanda adanya perubahan pola makan di masyarakat. Salah satu cara mencapai tujuan global dalam mengurangi beban Penyakit Tidak Menular (PTM) adalah dengan memilih pola makan dan gaya hidup sehat. Pedoman Gizi Seimbang (PGS) merupakan danacuan perilaku hidup sehat yang merekomendasikan diet dengan susunan gizi seimbang untuk mencapai status kesehatan optimal. Acuan diet sehat dalam PGS ini sudah seharusnya diterapkan oleh masyarakat Indonesia untuk mengurangi risiko terkena PTM. Individu dengan pendapatan rendah cenderung memiliki kualitas diet buruk yang tidak mengonsumsi makanan sesuai rekomendasi. Faktor sosial ekonomi ini menjadi salah satu pertimbangan dalam penilaian kualitas diet. Contohnya populasi dewasa dengan status sosial ekonomi tinggi di Belanda lebih banyak mengonsumsi sayur dan keju dan di negara Swiss mengonsumsi pangan olahan susu, ikan, dan minuman berpemanis. Hasil penilaian kualitas diet di Indonesia dengan menggunakan survey nasional masih terbatas pada konsumsi sayur, buah, gula, garam, dan lemak, namun belum menunjukkan konsumsi pangan dan zat gizi terkait PTM. Alternate Healthy Eating Index (AHEI) merupakan instrumen penilaian kualitas diet dengan susunan kelompok bahan makanan dan zat gizi yang spesifik menurunkan risiko terjadinya PTM seperti omega-3 dan polyunsaturated fatty acid (PUFA) serta kelompok bahan makanan dan zat gizi yang spesifik meningkatkan risiko terjadinya PTM seperti lemak trans, alkohol dan natrium. Peningkatan nilai AHEI berhubungan signifikan dengan penurunan risiko PTM. Oleh karena itu, peneliti tertarik untuk menganalisis hubungan status sosial ekonomi dewasa Indonesia dengan kualitas diet menggunakan instrumen AHEI dengan penyesuaian porsi PGS. Penelitian menggunakan data sekunder Survei Konsumsi Makanan Individu (SKMI) dari rangkaian Studi Diet Total (SDT) 2014 oleh Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan Republik Indonesia (Balitbangkes RI). Desain studi menggunakan deskriptif kuantitatif dengan kriteria inklusi berusia 19-55 tahun dan sehat, sedangkan kriteria eksklusi adalah keadaan biologis sedang hamil, menyusui, dan sakit. Variabel karakteristik subjek meliputi jenis kelamin, usia, besar keluarga, status kawin, tingkat pendidikan, status kerja, klasifikasi wilayah, dan status ekonomi. Variabel kualitas diet berupa konsumsi pangan dari recall 1x24 jam. Kualitas diet dengan mengelompokkan 11 komponen AHEI yang terdiri atas tujuh pangan dan empat zat gizi. Kandungan zat gizi dibuat database khusus, yakni natrium mengacu pada dataset SKMI/TKPI dan asam lemak (lemak trans, omega-3, PUFA) mengacu pada Food Composition Table (FCT) ASEAN, FOCOS (Singapura) dan Bowes and Church’s Food Values, sedangkan tujuh komponen pangan langsung dikelompokkan, dihitung total konsumsinya dan dikonversi ke dalam porsi, Omega-3, dan natrium disesuaikan dengan porsi makan PGS dan Angka Kecukupan Gizi (AKG) dewasa Indonesia, sedangkan komponen lainnya berdasarkan porsi AHEI. Skor AHEI per masing-masing komponen dinilai 10 (skor maksimum) dan nilai 0 (skor minimum) sehingga total skor akhir AHEI bekisar 0-110 poin. Kualitas diet didapatkan dari skor akhir AHEI yang dikategorikan menjadi kualitas “baik” dan “butuh perbaikan”. Analisis data menggunakan SPSS versi 23.0 dan Ms. Excel for mac 16.20 terdiri dari analisis univariat (deskriptif), bivariat (Chi-square, Mann-Whitney, Kruskal-wallis), dan multivariat (regresi logistik multinomial). Mayoritas subjek (52,4%) berjenis kelamin perempuan dan berusia 37,7 ± 10,1 tahun dengan besar keluarga tergolong kecil (53,8%). Sebanyak 63,3% subjek berpendidikan rendah (tidak sekolah hingga sudah menyelesaikan jenjang SMP). Pada umumnya subjek sudah bekerja (68,6%) dan sebanyak 54,5% subjek
Keyword: adult, healthy eating index, Indonesia, socioeconomic

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