Judul: Hubungan Kebiasaan Sarapan, Status Hidrasi, dan Status Anemia dengan Konsentrasi Belajar Siswi MAN 1 Kota Bandung.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan kebiasaan sarapan, status hidrasi, dan status anemia dengan konsentrasi belajar subjek. Status hidrasi diukur menggunakan warna urin, status anemia diukur melalui pengukuran kadar hemoglobin darah metode Cyanmethemoglobin, dan konsentrasi belajar diukur menggunakan instrumen Digit Symbol Substitution Test (DSST). Desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional study. Sebanyak 57 siswi di MAN 1 Kota Bandung menjadi subjek yang dipilih dengan teknik simple random sampling. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar subjek memiliki kebiasaan sarapan yang rutin (89.5%) dan sebelum pukul 09.00 (80.7%), namun tingkat kecukupan zat besi sarapan sebagian besar (89.5%) subjek tergolong rendah. Ratarata asupan cairan subjek 1600.02 ml dan sebagian besar subjek (63.2%) memiliki tingkat kecukupan cairan yang kurang. Sebanyak 36.8% subjek mengalami anemia dan hampir setengah dari subjek penelitian tergolong berisiko dehidrasi (38.6%) serta mengalami dehidrasi (22.8%). Konsentrasi belajar sebagian besar subjek (52.6%) tergolong kurang. Terdapat hubungan yang signifikan (p<0.05) antara status hidrasi dan status anemia subjek dengan konsentrasi belajar. Tingkat kecukupan zat gizi sarapan berhubungan signifikan dengan konsentrasi belajar (p<0.05), namun waktu dan frekuensi sarapan tidak berhubungan dengan konsentrasi belajar.
Keyword: kebiasaan sarapan, konsentrasi, remaja, status anemia, status hidrasi

Judul: Studi kebiasaan sarapan terhadap konsentrasi belajar pada remaja
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan kebiasaan sarapan dengan konsentrasi belajar subjek. Konsentrasi belajar diukur menggunakan instrumen Digit Symbol Substitution Test (DSST). Desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional study. Penelitian dilaksanakan pada Mei 2018 di SMAN 5 Kota Bogor. Sebanyak 55 siswa SMAN 5 Kota Bogor yang berusia 15-18 tahun menjadi subjek yang dipilih dengan teknik purposive sampling. Pengambilan data satus gizi subjek menggunakan pengukuran tinggi badan dan berat badan. Data konsumsi pangan siswa diperoleh melalui wawancara menggunakan metode food recall 2x24 jam yaitu pada hari sekolah dan hari libur. Data record sarapan pada hari itu digunakan untuk melihat tingkat kecukupan zat gizi sarapan pada hari dilakukannya tes. Selain itu, data kebiasaan sarapan diperoleh melalui pengisian menggunakan kuisioner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar subjek memiliki kebiasaan sarapan yang rutin (61.8%) dan sebelum pukul 09.00 pagi (87.3%). Konsentrasi belajar sebagian besar subjek (54.5%) tergolong kurang. Terdapat hubungan yang signifikan antara tingkat kecukupan energi (p=0.048, r=0.227), protein (p=0.021, r=0.274), dan karbohidrat sarapan (p=0.032, r=0.252) dengan konsentrasi belajar. Tidak terdapat hubungan yang sigifikan antara tingkat kecukupan lemak sarapan dengan konsentrasi belajar (p>0.05). Tidak terdapat hubungan signifikan antara kebiasaan sarapan dengan konsentrasi belajar (p>0.05).
Keyword: kebiasaan sarapan, konsentrasi belajar, remaja

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