Judul: Perilaku Keluarga Sadar Gizi (KADARZI) serta Hidup Bersih dan Sehat Ibu Kaitannya dengan Status Gizi dan Kesehatan Balita Di Desa Cikarawang Bogor
Abstrak: Perkembangan setiap anak pada awal kehidupannya sangat tergantung pada orang tua terutama ibu, yang melahirkan dan yang pertama membantu segala keperluannya. Jika pada usia awal, yang diterima anak adalah suasana kotor dan tidak menunjukkan perilaku yang sadar akan pentingnya gizi, maka akan dapat menurunkan kesehatannya. Oleh karena itu, ibu memiliki peranan yang besar terhadap keadaan gizi dan kesehatan balita. Tujuan umum penelitian ini adalah untuk mempelajari kaitan antara perilaku Kadarzi dan PHBS ibu dengan status gizi dan kesehatan balita. Secara khusus penelitian ini bertujuan untuk (1) mengamati karakteristik keluarga dan karakteristik contoh, (2) mempelajari pengetahuan gizi, perilaku Kadarzi, serta PHBS ibu, (3) mempelajari tingkat konsumsi, status gizi dan kondisi kesehatan contoh, (4) menganalisis kaitan pengetahuan gizi dengan perilaku Kadarzi ibu, (5) menganalisis kaitan perilaku Kadarzi ibu dengan tingkat konsumsi contoh, (6) menganalisis kaitan perilaku Kadarzi dan PHBS ibu dengan status gizi dan kejadian sakit contoh dan, (7) mengamati lebih lanjut perubahan berat badan dan tinggi badan balita yang memperoleh susu formula.
Keyword: 

Judul: Hubungan Antara Praktek Perilaku HIdup Bersih dan Sehat (PHBS), Pola Asuh Makan, dan Keluarga Sadar Gizi (Kadarzi) dengan Status Gizi Balita di Kecamatan Bantar Gebang
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis hubungan antara praktik Ibu tentang Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (PHBS), praktik pemberian makan, dan Kesadaran Gizi Keluarga (Kadarzi) dengan status gizi balita anak-anak berusia tahun. Penelitian ini berlokasi di Kelurahan Ciketing Udik, Kecamatan Bantar Gebang Kota Bekasi. Desain cross sectional digunakan dalam hal ini belajar. Jumlah sampel dalam penelitian ini adalah 72 anak balita. Uji korelasi spearman menunjukkan tidak terdapat korelasi yang signifikan antara pengetahuan gizi ibu dengan kadarzinya dan praktik pemberian makan (p>0,05). Uji korelasi spearman juga menunjukkan ada yang tidak signifikan hubungan antara praktik Kadarzi yang dilakukan ibu dengan status gizi anak (z-score berat badan per umur (WAZ), z-score panjang badan per umur (LAZ), dan z-score berat badan per tinggi badan (WHZ)) (p>0,05). Selain itu hasilnya juga menunjukkan adanya hubungan yang signifikan antara praktik PHBS ibu dengan status gizi (z-score berat badan per umur (r=0,232; p=0,050) dan z-score panjang badan per umur (r=0.362; p=0.002)) dan praktik pemberian makan dengan status gizi (z-score panjang badan per umur (r=0.253; p=0.032)).
Keyword: Family nutritional awareness (Kadarzi), Clean and Healthy Behaviour (PHBS), Feeding practice, Nutritional status, Under five years old children

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