Judul: Pencemaran dan pertumbuhan mikroorganisme penyebab kerusakan pada daging sapi
Abstrak: Daging merupakan sumber protein dan bahan lainnya yang bernilai gizi tinggi. Akan tetapi bila penanganan dan penyimpanannya tidak memenuhi syarat higiene daging maka susunannya dapat berubah. Perubahan ini bisa secara kimia, fisik dan organoleptik yang akhirnya dapat merubah daging menjadi suatu media yang baik bagi pertumbuhan mikroorganisme perusak. Mikroorganisme yang terdapat dalam daging adalah ragi, jamur dan yang terpenting adalah bakteri yang menyebabkan pembusukan. Mikroorganisme tersebut dapat mencemari daging sebelum atau sesudah hewan dipotong, penanganan selanjutnya setelah penyembelihan di rumah potong hewan, transportasi, pemasaran, persiapan pada konsumen rumah tangga serta care penyimpanannya yang tidak higienis. Sumber pencemaran dapat berasal dari lingkungan disekitarnya (tanah, air den udara), perlengkapan yang di pergunakan dan para pekerja itu sendiri. Faktor-faktor yang menyebabkan tumbuh dan berkembang biaknya mikroorganisme pada daging adalah jumlah dan jenis mikroorganisme awal serta penyebarannya, keadaan fisik dan kimia daging dan temperatur.
Keyword: 

Judul: Cemaran mikroba pada daging sapi yang diambil dari tempat penyembelihan hewan qurban di jakarta timur
Abstrak: Daging sapi dikategorikan sebagai bahan pangan berpotensi berbahaya (potentially hazardous food), karena memiliki kandungan protein yang tinggi, aktivitas air (a) di atas 0.85, dan mempunyai nilai pH di atas 6 yang menguntungkan bagi pertumbuhan mikroba. Penelitian ini bertujuan untuk menduga tingkat cemaran mikroba pada daging sapi yang berasal dari tempat penyembelihan hewan qurban di Jakarta Timur serta mengetahui hubungannya dengan faktor-faktor yang mempengaruhi penerapan praktek sanitasi higiene di tempat penyembelihan hewan qurban di Jakarta Timur. Cemaran mikroba yang diteliti adalah jumlah total bakteri (TPC), koliform, Escherichia coli, Staphylococcus aureus dan Salmonella. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah cemaran bakteri aerob, koliform, Escherichia coli, dan Staphylococcus aureus bertutut-turut adalah 1.3 X 103 koloni/g sampai 3.4 X 10° koloni/g, 3 koloni/g sampai 1.1 X 103 koloni/g, 3 cfu/g sampai 1.1 X 103 koloni/g, and 102 koloni/g sampai 4.6 X 103 koloni/g. Tidak ditemukan adanya cemaran Salmonella pada seluruh sampel yang diteliti. Dibandingkan dengan SNI 01-6366-2000, persentase cemaran bakteri aerob, koliform, E. coli dan S. aureus di atas SNI berturut-turut adalah 78.8% (69.7%- 87.7%), 80.0% (71.2% -88.8%), 25.0% (15.5% -34.5%) dan 51.2% (40.2%- 62.2%). Berdasarkan perhitungan statistik, tidak ada hubungan antara faktor penerapan sanitasi higiene dengan tingkat cemaran mikroba, kecuali faktor pada saat penyembelihan dengan jumlah koliform dan faktor setelah penyembelihan dengan jumlah S.aureus yang menunjukan adanya hubungan berbeda nyata (P<0.05).
Keyword: Edamame, Grading, Citra digital, Jaringan syaraf tiruan

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