Judul: Pengetahuan dan konsumsi pangan sumber Vitamin D pada Pekerja Garmen Wanita
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara tingkat pengetahuan gizi, dan konsumsi pangan sumber vitamin D pada pekerja garmen wanita, Bogor. Desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional study. Sejumlah 32 subjek berpartisipasi dalam penelitian ini. Data yang dikumpulkan di antaranya adalah karakteristik subjek, paparan sinar matahari, konsumsi pangan sumber vitamin D dan asupan energi dan zat gizi. Secara umum, subjek memiliki pengetahuan gizi vitamin D yang rendah (93.8%). Sebagian besar subjek tidak mengetahui tentang waktu yang tepat untuk terpapar sinar matahari (93.8%) dan manfaat terkena sinar matahari (75.0%). Rata-rata subjek memiliki paparan sinar matahari selama 44.1±33.6 di hari kerja dan selama 112.9±122.1 menit di hari libur. Rata-rata asupan vitamin D subjek dari makanan adalah sebesar 3.5 μg/hari. Tidak terdapat hubungan yang signifikan antara pengetahuan gizi tentang vitamin D dengan paparan sinar matahari dan konsumsi pangan sumber vitamin D (p>0.05).
Keyword: vitamin D, sun exposure, women

Judul: Pengetahuan Gizi, Konsumsi Pangan Sumber Lemak dan Serat serta Aktivitas Fisik Wanita Obese Pekerja Garmen
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pengetahuan gizi, konsumsi pangan sumber lemak dan serat, dan aktivitas fisik wanita obese pekerja garmen di pabrik garmen PT Citra Abadi Sejati, Bogor. Desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional study dengan purposive sampling dan melibatkan 32 subjek berusia rata-rata dibawah 40 tahun. Hasil menunjukkan bahwa sebanyak 59.4% subjek memiliki status gizi obese II (IMT >30.0 kg/m2). Sebagian besar subjek (47%) memiliki tingkat pengetahuan gizi terkait obesitas dalam kategori sedang (60-80% jawaban benar). Tingkat aktivitas fisik subjek dalam kategori sedang (1.70<PAL<1.99). Hasil uji korelasi Pearson menunjukkan terdapat hubungan yang signifikan antara pengetahuan gizi dengan tingkat kecukupan energi dan zat gizi protein, lemak, karbohidrat, dan serat (p<0.05), akan tetapi tidak terdapat hubungan yang signifikan antara pengetahuan gizi dengan aktivitas fisik (p>0.05).
Keyword: ktivitas fisik, lemak, pengetahuan gizi, serat, wanita obese

Judul: Sistem Pengklasifikasian Entitas pada Pesan Twitter Menggunakan Ekspresi Regular dan Naïve Bayes
Abstrak: The widespread use of social networks like Twitter encourages some institutions to find out the entities that are discussed and the sentiment toward the entities. This research aims to build a system that can extract entities in tweets and classify the sentiment from the tweets. Entity extraction process is done using regular expressions. Writing regular expressions can capture the diverse entities. Sentiment classification is performed using naïve Bayes classification with Multinomial and Bernoulli models. Sentiment in this research consists of three classes, namely positive, negative, and neutral. Before entering the classification, tweets are normalized by replacing the non-standard words with the standard ones. The test results show that regular expression is quite effective for the entity extraction process. As for the results of the classification, naïve Bayes method produces high accuracy (96.75% for Multinomial and 96.33% for Bernoulli). However, the accuracy obtained depends on the neutral class which amounts to 97.88% for Multinomial and 99.95% for Bernoulli, while the positive class are 85.66% and 33.13% and negative class are 33.67% and 0%.
Keyword: