Judul: Kombinasi air hangat (50 derajat celcius) dengan asam asetat 1,0 dan 2,0 sebagai dekontaminal daging ayam
Abstrak: Dalam penelitian ini dipelajari pengaruh air hangat (50°C) yang dikombinasikan dengan asam asetat 1,0% dan 2,0% terhadap jumlah total mikroorganisme pada daging ayam yang disimpan pada suhu kamar. Contoh daging ayam diambil dari Tempat Pemotongan Ayam (TPA) di Kebon Pedes Bogor, kemudian dibawa ke laboratorium untuk dilakukan pengujian terhadap jumlah total mikroorganisme. Contoh terlebih dahulu dicelupkan ke dalam air hangat, baru kemudian dicelupkan ke dalam asam asetat 1,0% dan 2,0%, lalu disimpan pada suhu kamar selama 4 jam, Pengamatan terhadap jumlah total mikroorganisme dilakukan pada jam ke-1 dan ke-4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata jumlah total mikroorganisme awal pada daging ayam dari TPA adalah 6.4 ± 0,6 logo cfu/g, berada di atas Standar Nasional Indonesia (SNI) No. 01-6366-2000 (maksimum jumlah total mikroorganisme 5,0 logo cfu/g). Selama penyimpanan jumlah total mikroorganisme meningkat pada kontrol, tetapi menurun pada hampir semua perlakuan. Jumlah total mikroorganisme pada daging dengan perlakuan berbeda nyata dari kontrol (p<0,05). Kombinasi perlakuan yang mampu menurunkan jumlah mikroorganisme sampai di bawah batas cemaran mikroba yaitu pada kombinasi air (25°C) dengan asam asetat 2,0% sebesar 4,6 ± 1,4 logo cfu/g.
Keyword: chicken meat, microorganisms, microbial contamination

Judul: The Influence of Sanitizers and Lactobacillus rhamnosus R23 on The Growth of Salmonella spp During Temperature Abuse Storage
Abstrak: Daging ayam mentah adalah salah satu produk pangan yang umumnya mudah terkontaminasi oleh Salmonella. Pada pasar tradisional di daerah tropis seperti Asia Tenggara, seringkali karkas ayam dijual pada kondisi suhu menyimpang, yaitu diatas suhu refrigerasi (>5°C). Kondisi ini menyebabkan daging ayam terpapar pada dangerous temperature zone yang dapat memicu pertumbuhan bakteri patogen seperti Salmonella. Daging ayam yang terkontaminasi Salmonella dapat menjadi sumber penyakit bawaan pangan dan menyebabkan kerugian ekonomi. Oleh karena itu proses sanitasi daging ayam perlu dilakukan untuk mengurangi kontaminasi Salmonella. Senyawa penyanitasi yang lazim digunakan di industri pangan antara lain sodium hipoklorit (NaOCl) dan ozone micro-bubble water (OMBW). NaOCl memiliki sifat antimikroba yang kuat terhadap berbagai patogen dan mudah diaplikasikan pada proses sanitasi bahan baku seperti karkas ayam, meskipun dapat menghasilkan produk sampingan beracun sehingga menimbulkan kekhawatiran masyarakat. Ozon dalam bentuk OMBW dikenal sebagai senyawa penyanitasi yang aman untuk bahan pangan karena tidak meninggalkan residu berbahaya. Sifat antimikroba ozon dihasilkan dari kemampuan oksidatifnya yang tinggi. Ozon memiliki kelarutan yang rendah dalam air dan, teknik micro-bubble water digunakan untuk meningkatkan kelarutan ozon. Micro-bubble water dapat memperbesar kontak antar area permukaan ozon dengan sel bakteri sehingga meningkatkan efektivitas ozon sebagai senyawa penyanitasi. Bakteri yang bertahan selama proses sanitasi dapat tumbuh pada saat penyimpanan daging ayam mentah. Untuk menghambat pertumbuhan bakteri patogen selama penyimpanan daging ayam dapat dilakukan penambahan agen biopreservatif seperti bakteri asam laktat (BAL). BAL memiliki sifat antibakteri terhadap beberapa patogen. Salah satu BAL yang dilaporkan memiliki sifat antibakteri adalah L. rhamnosus R23. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efek senyawa penyanitasi dalam mengurangi jumlah kontaminasi awal mikroorganisme, termasuk Salmonella dan mengevaluasi potensi bakteri asam laktat untuk menghambat pertumbuhan Salmonella pada fillet ayam mentah yang disimpan pada suhu menyimpang. Fillet daging ayam diinokulasi dengan Salmonella (±5 log CFU/g) kemudian dicuci selama 5 menit menggunakan air steril, OMBW (1 dan 2 ppm), atau larutan NaOCl (50 dan 100 ppm). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pencucian fillet daging ayam menggunakan 100 ppm NaOCl menurunkan jumlah Salmonella terbanyak, namun tidak ada efek penghambatan yang signifikan terhadap pertumbuhan Salmonella selama penyimpanan pada penyimpangan suhu dibandingkan dengan sampel yang dicuci dengan OMBW atau air steril. Penambahan L. rhamnosus R23 (6 log CFU/g dan 8 log CFU/g) tidak menghambat pertumbuhan Salmonella dalam fillet ayam yang disimpan pada suhu menyimpang secara signifikan dibandingkan dengan kontrol., One of the food products commonly contaminated by Salmonella is raw chicken. In the wet markets in Southeast Asian countries, sometimes chicken carcasses are handled and sold at abused temperatures, i.e. above the refrigeration temperatures (>5°C) that would expose the chicken carcasses to dangerous temperature zone that could support the growth of Salmonella. Chicken carcasses contaminated by Salmonella could be the source of foodborne disease and caused the economic loss. Therefore, sanitizing chicken carcasses is needed to reduce Salmonella contamination. Sanitizing agents commonly used in food industries among others are sodium hypochlorite (NaOCl) or OMBW (ozone micro-bubble water). NaOCl has strong antimicrobial activity against different pathogens and easy to apply for sanitation of raw materials such as poultry carcases. However, NaOCl could produce toxic byproducts that become public concerns. A sanitizer frequetly used in the
Keyword: LAB, ozone micro-bubble water, raw chicken, Salmonella, sodium hypoclorite, temperature abuse

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