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: Perilaku keluarga sadar gizi (KADARZI) serta hidup bersih dan sehat (PHBS) ibu kaitannya dengan status kesehatan balita bawah garis merah di Kabupaten Sukabumi
Abstrak: Tujuan umum dari penelitian ini adalah untuk mempelajari keluarga sadar gizi (Kadarzi) serta perilaku hidup bersih dan sehat (PHBS) ibu kaitannya dengan status gizi dan kesehatan balita bawah garis merah. Tujuan khusus dari penelitian ini adalah sebagai berikut: (1) Mengidentifikasi karakteristik keluarga yang meliputi umur, tingkat pendidikan, pekerjaan, pendapatan, dan besar keluarga, (2) Mengidentifikasi karakteristik contoh yang meliputi jenis kelamin dan umur, (3) Mempelajari pengetahuan gizi, perilaku Kadarzi, dan PHBS ibu, (4) Mempelajari tingkat kecukupan energi dan zat gizi contoh, (5) Mempelajari status gizi dan kesehatan contoh, (6) Menganalisis kaitan antara pengetahuan gizi dengan perilaku Kadarzi dan PHBS ibu, (7) Menganalisis tingkat kecukupan energi dan zat gizi contoh kaitannya dengan status gizi contoh, (8) Menganalisis perilaku Kadarzi ibu kaitannya dengan tingkat kecukupan energi dan zat gizi contoh, (9) Menganalisis perilaku Kadarzi dan PHBS ibu kaitannya dengan status gizi dan kejadian sakit contoh, dan (10) Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi status gizi dan kesehatan contoh. Disain penelitian ini adalah cross sectional study. Penelitian ini merupakan bagian dari penelitian besar yang berjudul “Studi Efektivitas (Effectiveness) Makanan Fungsional Berbasis Protein Ikan dan Probiotik untuk Meningkatkan Daya Tahan Tubuh dan Status Gizi Anak Balita Gizi Kurang”. Lokasi penelitian ini terdiri dari empat kecamatan yaitu Kadudampit, Warung Kiara, Bantar Gadung, dan Cikakak, Kabupaten Sukabumi. Penentuan empat wilayah tersebut sebagai lokasi penelitian dilakukan secara purposive dengan pertimbangan bahwa lokasi tersebut akan dilaksanakan program intervensi biskuit fungsional untuk balita yang berat badannya kurang serta belum banyak penelitian yang berkaitan dengan Kadarzi dan PHBS di keempat wilayah tersebut. Penelitian ini dilakukan selama tiga bulan, yaitu mulai dari Juni hingga September 2009. Populasi contoh dalam penelitian ini adalah balita peserta program intervensi biskuit fungsional di Kabupaten Sukabumi, Jawa Barat. Kriteria contoh adalah anak balita yang berusia 2-5 tahun, peserta program intervensi biskuit fungsional, tinggal bersama ibu kandung, dan bersedia untuk dijadikan sampel penelitian. Responden dalam penelitian ini adalah ibu balita yang terpilih sebagai contoh penelitian. Balita yang akan menerima program pemberian makanan biskuit fungsional di lokasi penelitian berjumlah 90 balita. Balita yang memenuhi kriteria contoh sebanyak 50 balita yang digunakan sebagai contoh dalam penelitian ini. Jenis data yang dikumpulkan adalah data primer dan data sekunder. Data primer meliputi karakteristik keluarga (umur orang tua, pendidikan orang tua, pekerjaan orang tua, pendapatan keluarga, dan besar keluarga), karakteristik contoh (umur dan jenis kelamin), pengetahuan gizi ibu, perilaku Kadarzi dan PHBS, konsumsi pangan serta status gizi dan kesehatan contoh. Data sekunder meliputi gambaran umum Kabupaten Sukabumi serta jumlah balita gizi kurang dan gizi buruk di Kabupaten Sukabumi. Pengumpulan data primer dilaksanakan melalui wawancara secara langsung menggunakan kuesioner. Pengolahan data dilakukan secara deskriptif dan statistik dengan menggunakan Microsoft Excel 2007 dan SPSS versi 16.0 for Windows. Proses pengolahan meliputi kegiatan editing, coding, entry, dan analisis. Analisis statistik yang dilakukan adalah uji hubungan Rank Spearman. Uji regresi digunakan untuk menganalisis variabel-variabel yang berpengaruh terhadap status gizi dan kesehatan contoh.
Keyword: Nutrition awareness of family behavior, Clean and healthy living behavior, Nutritional status, Underweigh 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