Judul: Jumlah escherichia coli hidup dalam cincau hijau (premna oblongifolia Merr) yang dijual pedagang keliling di Kotamadya Bogor : studi kasus
Abstrak: Cincau hijau (Premna oblongifolia Merr) merupakan makanan ringan yang dikenal masyarakat serta bergizi tinggi. Kandungan vitamin A-nya sekitar 10750 SI dalam 100 gram dengan serat kasar 4,96%. Akan tetapi cincau hijau adalah hasil industri rumah tangga yang kurang memperhatikan syarat-syarat kesehatan, sehingga keamanannya dikhawatirkan tidak terjamin. E. coli merupakan flora normal dalam usus manusia dan hewan vertebrata yang dalam kondisi tertentu dapat bersifat patogen. Keberadaan E. coli dalam makanan sering dijadikan indikator tingkat sanitasi makanan dan ada atau tidaknya bakteri patogen dalam makanan. Untuk pertumbuhan E. coli diperlukan pH optimum 7,0- 7,5 dan a minimum 0,96 serta suhu optimumnya 30-37°C. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui mutu mikrobiologi cincau hijau yang dijual pedagang keliling di Kotamadya Bogor dengan menggunakan jumlah E. coli hidup sebagai mikroba indikator.
Keyword: cincau hijau

Judul: Cemaran Escherichia coli dan Resistansinya terhadap Antibiotik pada Daging Burger yang Dijual di Dramaga Bogor
Abstrak: Burger merupakan jenis makanan ready-to-eat food (RTE) yang banyak dikonsumsi. Bagi mahasiswa Institut Pertanian Bogor (IPB), burger biasanya diperoleh dari pedagang makanan jajanan kaki lima yang tersebar di sekitar kampus. Kebiasaan mengonsumsi makanan RTE dapat meningkatkan risiko terjadinya foodborne disease. Salah satu bakteri penyebab foodborne disease adalah E. coli. Keberadaan Escherichia coli pada daging burger dapat menjadi masalah kesehatan masyarakat yang serius apabila tidak ditangani dengan benar dalam proses pengolahan maupun penyajiannya. Selain itu, E. coli juga diduga telah banyak mengalami kejadian resistansi antibiotik yang menyebabkan pengobatan menjadi tidak efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui cemaran E. coli dan sifat resistansinya terhadap antibiotik pada sampel daging burger yang dijual di Dramaga, Bogor. Sebanyak 35 sampel daging burger diperoleh dari 7 pedagang burger yang berjualan pada radius 2 km di sekitar Kampus IPB, Dramaga, Bogor dengan ulangan sebanyak 5 kali pada hari yang berbeda. Isolasi dan identifikasi E. coli mengacu pada SNI 2897:2008 dari Badan Standardisasi Nasional tentang Metode Pengujian Cemaran Mikroba dalam Daging, Telur, dan Susu, serta Hasil Olahannya. Escherichia coli (ATCC) 25922 digunakan sebagai kontrol positif dalam setiap pengujian. Uji resistansi terhadap antibiotik menggunakan metode Kirby Bauer dengan acuan dari Clinical Laboratory Standards Institute (CLSI) tahun 2018. Uji resistansi antibiotik dilakukan terhadap semua isolat E. coli yang didapat dari semua koloni E. coli yang diisolasi dari sampel daging burger. Antibiotik yang digunakan dalam penelitian antara lain: ampisilin, amoksisilin, trimetoprim-sulfametoksasol, tetrasiklin, oksitetrasiklin, gentamisin, streptomisin, kloramfenikol, sefotaksim, asam nalidiksat, serta enrofloksasin. Karakteristik dan praktik pedagang burger diperoleh melalui kuesioner terstruktur dengan tujuan mengetahui faktor-faktor yang mendukung terhadap keberadaan E. coli. Hasil pengujian laboratorium terhadap E. coli pada daging burger yang berasal dari pedagang burger yang berjualan di Dramaga, Bogor, utamanya di sekitar kampus IPB, Dramaga, Bogor diperoleh sampel positif E. coli sebanyak 4 sampel (11.4%) dari total 35 sampel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh isolat E. coli (100%) mengalami kejadian resistansi terhadap antibiotik. Resistansi tertinggi ditemukan pada antibiotik streptomisin (100%) dan gentamisin (80%). Dari 5 isolat E. coli yang didapat, 4 isolat diantaranya telah resistan terhadap 3 atau lebih golongan antibiotik yang dikenal sebagai MDR, dengan pola resistansi yang terdiri atas: AMP-AMC-S-CN (ampisilin-amoksisilinstreptomisin- gentamisin), AMP-S-ENR-NA-SXT-CN (ampisilin-streptomisinenrofloksasin- asam nalidiksat-trimetoprim sulfametoksasol-gentamisin), AMP-SENR- NA-SXT-OT-CN (ampisilin-streptomisin-enrofloksasin-asam nalidiksattrimetoprim sulfametoksasol-oksitetrasikilin-gentamisin), serta pola AMC-TE-SNA- SXT-OT-CN (amoksisilin-tetrasiklin-streptomisin-asam nalidiksattrimetoprim sulfametoksasol-oksitetrasiklin-gentamisin). Berdasarkan hasil penelitian ini diperoleh hasil bahwa terdapat hubungan nyata (P<0.05) antara suhu dengan jumlah E. coli dengan nilai korelasi negatif, dimana semakin tinggi suhu, maka jumlah E. coli semakin rendah. Selain itu, berdasarkan symmetric measures terdapat hubungan yang kuat antara ada/tidaknya pemakaian sarung tangan dengan keberadaan E. coli (CC=0.707; p<0.05) dan ada/tidak adanya sabun dengan keberadaan E. coli pada daging burger yang dijual di Dramaga, Bogor (CC=0.600; p<0.05).
Keyword: daging burger, E. coli, MDR, resistan

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