Judul: Mempelajari Penerapan Sanitasi dan Mutu Keamanan Pengolahan Pindang Ikan Tongkol (Euthynnus affinis) Studi Kasus di Pengolahan Hasil Perikanan Tradisional (PHPT) Muara Angke Jakarta Utara
Abstrak: Wilayah Muara angke merupakan pusat kegiatan perikanan terpadu yang dikelola oleh Pemerintah Propinsi DKI Jakarta. Di wilayah tersebut terdapat Pengolahan Hasil Perikanan Tradisional (PHPT) yang merupakan merupakan kawasan untuk para pengolahan tradisional. Pemindangan ikan merupakan upaya pengolahan sekaligus pengawetan yang menggunakan metode penggaraman dan perebusan. Pengolahan tersebut dilakukan dengan merebus atau memanaskan ikan dalam suasana bergaram selama waktu tertentu di dalam suatu wadah. Kendala yang dihadapi para pengolah, yaitu: usaha dalam skala kecil, teknologi tradisional, sanitasi dan higiene kurang diperhatikan, sehingga mutu dan daya tahan ikan pindang menjadi kurang baik. Penelitian ini bertujuan mempelajari penerapan sanitasi pada produk pindang ikan tongkol di Muara Angke dan mempelajari mutu serta keamanan bahan baku dan produk pindang ikan tongkol dari Muara angke. Penerapan standar sanitasi yang dikaji pada penelitian ini meliputi: sanitasi bangunan, pintu, saluran pembuangan, keamanan air, es, garam, sanitasi permukaan yang kontak dengan produk, pencegahan kontaminasi silang, penanganan limbah, higiene pekerja, sanitasi peralatan dan perlengkapan, penyediaan dan pemeliharaan fasilitas sanitasi, cuci tangan, dan toilet, dan sanitasi pengendalian hama. Penelitian ini mengkaji aspek mutu serta keamanan produk pindang ikan tongkol baik secara mikrobiologi, fisik dan kimia. Proses pembuatan produk pindang ikan tongkol dari mulai penerimaan bahan baku hingga disribusi.
Keyword: 

Judul: Penanganan Ikan Hasil Tangkapan yang Baik dan Higienis di Pelabuhan Perikanan Nusantara Muara Angke Jakarta
Abstrak: Pelabuhan Perikanan Nusantara Muara Angke Jakarta merupakan pelabuhan perikanan penyumbang ikan hasil tangkapan terbesar di Jakarta setelah PPS Nizam Zachman. Namun, penanganan ikan hasil tangkapan yang didaratkan di PPN Muara Angke Jakarta belum maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kondisi produksi dan penanganan ikan yang didaratkan di PPN Muara Angke Jakarta, serta melakukan uji organoleptik mutu ikan hasil tangkapan serta menentukan titik kritis dan strategi penanganan ikan hasil tangkapan yang baik dan higienis di PPN Muara Angke Jakarta. Penanganan ikan hasil tangkapan dapat ditentukan dengan memperhatikan titik kritis penanganan ikan hasil tangkapan yaitu pengelompokan dan peletakan ikan berdasarkan hari penangkapan, upaya mempertahankan suhu ideal ikan selama proses, pembersihan ikan hasil tangkapan, dan pendinginan/pemberian es pada boks ikan. Rekomendasi strategi penanganan ikan hasil tangkapan yang baik dan higienis PPN Muara Angke Jakarta, yaitu: Meningkatkan kualitas produk ikan hasil tangkapan yang baik dan higienis; Meningkatkan fasilitas sarana pelabuhan agar kegiatan penanganan lebih maksimal; Mengatur sistem pengelolaan limbah yang ada di lingkungan pelabuhan serta memberikan sosialisasi kepada masyarakat agar tidak membuang sampah di sekitar pelabuhan. Kata kunci: higienis, mutu, penanganan, SWOT, titik kritis.
Keyword: Critical Points, Hygienic, Quality

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