Judul: Analisis pengetahuan, penerimaan, dan penggunaan cakram gizi ibu hamil pada kader posyandu dan ibu hamil
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat pengetahuan pada kader posyandu dan ibu hamil dan penerimaan cakram gizi ibu hamil. Cakram gizi ibu hamill didesain oleh Hardinsyah dan Septian berdasarkan referensi dari Stoppard M (2002) dan IOM (2009). Cakram digunakan untuk memantau perkembangan status gizi antropometri ibu hamil. Penelitian menggunakan studi desain crosssectional pada 42 orang kader posyandu dan 50 orang ibu hamil yang tersebar di 11 posyandu Dramaga, Bogor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar kader posyandu (64%) dan ibu hamil (74%) menyatakan sangat mudah memahami cakram gizi ibu hamil. Sebagian besar kader posyandu dan ibu hamil menyatakan menerima/ tertarik terhadap bentuk dan gambar, desain dan layout, isi, dan keseluruhan cakram gizi ibu hamil. Waktu penggunaan cakram gizi ibu hamil pada kader posyandu dan ibu hamil tergolong cepat yaitu masing-masing 82.9+22.1 detik dan 78.0+21.3 detik. Hal ini menunjukkan bahwa cakram gizi ibu hamil mudah digunakan dan dapat diterima oleh kader posyandu dan ibu hamil.
Keyword: cakram, penerimaan, pengetahuan, penggunaan

Judul: Analisis Tingkat Kemudahan Penggunaan dan Penerimaan Cakram Gizi Balita pada Kader Posyandu dan Ibu Balita
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kemudahan penggunaan dan penerimaan kader posyandu dan ibu balita terhadap cakram gizi balita, perbedaan antar kriteria waktu penggunaan dan perbedaan antar kriteria penerimaan masing-masing cakram gizi balita. Desain penelitian ini adalah cross-sectional study. Pengambilan sampel dilakukan dengan cara purposive dengan jumlah subjek sebanyak 41 orang kader posyandu dan 87 orang ibu balita yang tersebar di 10 posyandu desa Ciherang, Bogor. Cakram gizi balita yang digunakan adalah cakram gizi balita usia 0-11 bulan (C1), 12-23 bulan (C2), 24-35 bulan (C3), 36-60 bulan baik laki-laki (C4) dan perempuan (C5). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar kader posyandu dan ibu balita menyatakan sangat mudah untuk menggunakan semua cakram gizi balita. Sebagian besar subjek juga menyatakan sangat tertarik (menerima) dari sisi bentuk dan gambar, desain dan layout, isi, dan secara keseluruhan untuk semua jenis cakram. Waktu penggunaan cakram gizi balita untuk semua jenis cakram tergolong sangat cepat (27.4±8.81 detik) digunakan oleh kader dan ibu balita (21.2±9.02 detik). Berdasarkan uji beda Chi-Square, terdapat perbedaan yang bermakna antara waktu penggunaan cakram pada kader dan ibu balita serta terdapat perbedaan yang bermakna pada kriteria penerimaan bentuk dan gambar, desain dan layout, isi, dan kesukaan keseluruhan pada masing-masing cakram. Hasil uji beda Oneway Anova menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan secara nyata antara waktu penggunaan masing-masing cakram gizi balita, sehingga dapat disimpulkan bahwa semua cakram gizi balita (C1,C2,C3,C4,C5) memiliki waktu penggunaan yang sama. Hal ini menunjukkan bahwa cakram gizi balita dapat dengan mudah digunakan dan diterima oleh kader posyandu dan ibu balita.
Keyword: cakram gizi balita, ibu balita, kader posyandu, kemudahan penggunaan, penerimaan cakram, waktu penggunaan

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