Judul: Tingkat Stres dan Coping Stress Strategy pada Prajurit Zeni di Pusat Pendidikan Zeni Kodiklat TNI AD, Kota Bogor.
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini secara umum adalah mengetahui tingkat stres dan coping stress strategy pada prajurit Zeni yang berada di Pusat Pendidikan Zeni (Pusdikzi) Komando Doktrin Pendidikan dan latihan (Kodiklat) TNI AD, Kota Bogor. Adapun tujuan khususnya adalah:(1) Mengetahui karakteristik contoh (umur dan urutan anak dalam keluarga), tipe kepribadian dan kemampuan sosialisasi, karakteristik keluarga contoh (besar keluarga tingkat pendapatan, tingkat pendidikan, serta umur orang tua contoh), dan dukungan keluarga contoh;(2) Mengidentifikasi persepsi contoh terhadap kondisi tempat pendidikan;(3) Mengidentifikasi tingkat stes contoh;(4) Mengidentifikasi coping stress strategy contoh;(5) Menganalisis hubungan antara karakteristik contoh, kemampuan sosialisasi, karakteristik keluarga. dukungan keluarga, dan persepsi terhadap kondisi pusat pendidikan dengan tingkat stres contoh;(6) Menganalisis hubungan antara tingkat stres dengan coping stress strategy contoh;(1) Menganalisis faktor -faktor yang mempengaruhi tingkat stres contoh.
Keyword: 

Judul: Studi tentang gaya hidup, pola konsumsi pangan dan status gizi prajurit zeni di pusat pendidikan zeni Kodiklat TINI AD, Kota Bogor, Propinsi Jawa Barat
Abstrak: Secara umum, tujuan penelitian ini adalah melakukan studi tentang gaya hidup, pola konsumsi pangan dan status gizi prajurit Zeni di Pusat Pendidikan Zeni, Kodiklat TNI AD, Kota Bogor, Propinsi Jawa Barat. Tujuan khususnya adalah (1) mengidentifikasi gaya hidup contoh meliputi pola aktivitas, kebiasaan konsumsi suplemen, kebiasaan konsumsi minuman keras dan kebiasaan merokok, (2) mengidentifikasi pola konsumsi pangan contoh meliputi kebiasaan makan, jumlah dan jenis pangan serta frekuensi makan, (3) mengetahui konsumsi dan tingkat kecukupan zat gizi contoh, (4) mengidentifikasi status gizi contoh, (5) menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi konsumsi pangan dan status gizi contoh. Penelitian deskriptif ini menggunakan rancangan Cross Sectional Study. Penelitian ini dilakukan di Pusat Pendidikan Zeni Kodiklat TNI AD, Kota Bogor, Propinsi Jawa Barat pada bulan Maret sampai April 2005. Contoh penelitian adalah prajurit Zeni dalam masa pendidikan Secaba PK (Bintara) dan Sesarcabzi (Perwira). Jumlah keseluruhan contoh adalah 60 unit contoh. Contoh Bintara dipilih secara acak sederhana (simple random sampling) sebanyak 30 unit contoh, sedangkan contoh Perwira dipilih sebanyak 30 unit contoh dengan cara non probability sampling. Data primer diperoleh melalui wawancara dengan bantuan kuesioner dan pengukuran antropometri (BB dan TB). Jenis data primer yang dikumpulkan adalah karakteristik contoh, karakterisitk sosial ekonomi contoh, gaya hidup contoh, pola konsumsi pangan contoh dan manajemen pengelolaan pangan Pusdikzi, sedangkan data sekunder yang dikumpulkan adalah gambaran umum Pusdikzi, struktur organisasi Pusdikzi, kebijakan konsumsi pangan dan data antropometri contoh pada saat awal mengikuti pendidikan di Pusdikzi. Data yang terkumpul diolah dengan microsoft excel dan SPSS versi 11.5 for windows, selanjutnya data dianalisis secara statistik deskriptif dan inferensia. Hubungan antar variabel dianalisis dengan uji korelasi Pearson, korelasi Rank Spearman dan Regresi Linier Berganda. Hasil penelitian menunjukkan sebagian besar (75%) contoh berada pada kisaran umur 20-30 tahun dengan pendidikan terakhir contoh Bintara sebagian besar (73,3%) merupakan lulusan SMK dan contoh Perwira sebagian besar (66,7%) merupakan lulusan AKMIL. Sebagian besar (81,7%) contoh berpendapatan kurang dari Rp. 1.500.000,-. Sebagian (48,3%) contoh memiliki pengetahuan gizi kurang. Berdasarkan hasil Independent Sample t Test, terdapat perbedaan yang signifikan antara rata-rata skor pengetahuan gizi contoh Bintara (skor rata-rata 50) dengan contoh Perwira (skor rata-rata 74) dan berdasarkan uji korelasi Rank Spearman terdapat hubungan yang sangat signifikan antara tingkat pendidikan dengan pengetahuan gizi (r=0,572; p<0,01). ...
Keyword: 

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