Judul: Hubungan Kebiasaan Makan Sumber Lemak, Status Gizi, dan Stres dengan Dismenorea pada Siswi SMA di Balangan, Kalimantan Selatan
Abstrak: Penelitian ini bertujuan menganalisis hubungan kebiasaan makan sumber lemak, status gizi, dan stres dengan kejadian dismenorea primer pada siswi SMA di Balangan. Desain penelitian adalah studi cross-sectional melibatkan81 responden siswi kelas X dari dua SMANegeri di Kabupaten Balangan, yang dilaksanakan pada Maret-Juni 2017. Data karakteristik responden dan sosial ekonomi keluarga, status gizi, karakteristik menstruasi,serta dismenorea primer dikumpulkan menggunakan kuesioner. Data kebiasaan makan sumber lemak dikumpulkan denganFood Frequency Questionnairedan recall 3x24 jam dan tingkat stres dengan kuesioner Depression, Anxiety, Stress Scale-21. Dismenorea primer dialami oleh 74.1% responden. Pangan sumber lemak paling sering dikonsumsi responden yaitu minyak goreng, ikan air tawar, dan tahu. Sekitar separuh responden memiliki tingkat kecukupan energi dan zat gizi normal. Sebagian besar responden memiliki status gizi (80.2%) dan tingkat stres (75.3%) normal. Terdapat hubungan signifikan negatif antara tingkat kecukupan asam linolenat dengan intensitas nyeri dan hubungan signifikan negatif antara status gizi indeks TB/U dengan derajat keparahan dismenorea (p<0.05). Penelitian ini juga menemukan hubungan signifikan positif antara tingkat stres dengan intensitas dan derajat dismenorea primer (p<0.05).
Keyword: Dismenorea primer, kebiasaan makan sumber lemak, status gizi, tingkat stres

Judul: Faktor-Faktor yang Berhubungan dengan Dismenorea Primer pada Siswi di SMAN 1 Dramaga Bogor
Abstrak: Menstruasi adalah perdarahan vagina secara berkala akibat terlepasnya lapisan endometrium uterus. Sebagian wanita yang mengalami menstruasi akan timbul nyeri saat menstruasi yang biasanya disebut dismenorea. Tujuan penelitian adalah menganalisis hubungan antara status gizi, karakteristik menstruasi, kebiasaan konsumsi makanan cepat saji (fast food), aktivitas fisik, pengetahuan gizi, dan tingkat stres dengan dismenorea primer pada siswi di SMAN 1 Dramaga Bogor. Penelitian ini merupakan cross sectional study yang dilaksanakan pada bulan Februari-April 2018 di SMAN 1 Dramaga Bogor. Siswi yang dijadikan subjek berjumlah 83 orang. Metode pengambilan subjek menggunakan metode purposive sampling. Pengambilan data status gizi subjek menggunakan pengukuran tinggi badan dan berat badan. Data karakteristik menstruasi, pengetahuan gizi menggunakan kuesioner. Data konsumsi fast food menggunakan FFQ (Food Frequency Quesionaire), data tingkat aktivitas fisik menggunakan metode recall aktivitas fisik 1x24 jam pada hari sekolah dan libur, dan data tingkat stress menggunakan kuesioner DASS 4.2 (Depression Anxiety Stress Scale 4.2). Hasil penelitian menunjukkan siswi sebagian besar mengalami usia pertama menstruasi (menarche) 12-14 tahun (67.5%) dan sebagian besar status gizi siswi tergolong normal. Hasil uji korelasi Rank Spearman menunjukkan terdapat hubungan signifikan antara usia menarche dengan dismenorea (p<0.05, r=0.226) dan terdapat hubungan antara lama menstruasi dengan dismenorea (p<0.05, r=0.264). Namun, tidak menunjukkan ada hubungan yang signifikan antara siklus menstruasi, keteraturan menstruasi, status gizi, pengetahuan gizi, aktivitas fisik, kebiasaan konsumsi fast food, dan tingkat stres dengan dismenorea.
Keyword: menarche, status gizi, dismenorea, siswi SMA

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