Judul: Asesmen Risiko Histamin Ikan Tuna (Thunnus sp.) Segar berbagai Mutu Ekspor pada Proses Pembongkaran (Transit).
Abstrak: Ikan tuna merupakan komoditas ekspor kedua terbesar Indonesia setelah udang. Industri tuna dalam perkembangannya masih memiliki banyak permasalahan, antara lain semakin ketatnya persaingan dan merebaknya isu keamanan pangan, yaitu tingginya kandungan histamin dan logam berat. Dampak dari permasalahan ini adalah timbulnya hambatan ekspor produk ikan tuna Indonesia di pasaran dunia terutama Uni Eropa. Untuk mengatasi permasalahan tersebut perlu adanya suatu upaya pendekatan risk assessment sesuai rekomendasi Food and Agriculture Organization (FAO) sejak tahun 1995 untuk menganalisis bahaya peningkatan kadar histamin pada tuna agar dapat dilakukan manajemen resikonya. Penelitian ini dilakukan dalam tiga tahap, yaitu tahap pengamatan proses penanganan ikan tuna saat pembongkaran (transit) sampai penerimaan bahan baku oleh perusahaan, tahap penilaian sanitasi, higiene (kapal) dan kelayakan dasar (transit dan alat distribusi/transportasi) menggunakan daftar penilaian unit pengolahan ikan yang diterbitkan oleh Direktorat Jenderal Pengolahan dan Pemasaran Hasil Perikanan tahun 2007, serta tahap asesmen risiko bahaya histamin pada ikan tuna berbagai kualitas ekspor. Asesmen risiko bahaya histamin dilakukan dengan menggunakan konsep risk assessment secara semi kuantitatif yang terdiri dari hazard identification, exposure assessment atau dose respone, hazard characterization serta risk characterization dari risiko bahaya histamin pada ikan tuna berbagai kualitas ekspor. Untuk mendukung hasil evaluasi risiko dilakukan analisis kimia kadar histamin dengan metode spektrofluorometri, dan analisis mikrobiologi menggunakan uji Total Plate Count (TPC) dan uji Niven agar (untuk mengetahui jumlah bakteri penghasil histamin) Hasil evaluasi bahaya kadar histamin menunjukkan bahwa kadar histamin ikan tuna berbagai kualitas mutu ekspor masih berada pada batas aman untuk dikonsumsi (grade A memiliki rataan kadar histamin sebesar 1,11 ppm, grade B 1,77 ppm, grade C 2,64 ppm dan grade D 2,52 ppm). Perbedaan jumlah TPC seiring dengan perbedaan kualitas mutu ikan tuna. Total mikroba ikan grade A adalah 1,7 x102 CFU/ml, grade B sebesar 2,3 x102 CFU/ml dan grade C dan D adalah 3,9 x102 CFU/ml dan 21,1 x102 CFU/ml. Jumlah bakteri penghasil histamin terendah didapatkan dari Ikan tuna dengan kualitas grade A yaitu sebesar 0,3 x102 CFU/ml, sedangkan ikan tuna dengan grade C dan D memiliki jumlah bakteri penghasil histamin terbanyak, yaitu masing-masing sebesar 1,9 x102 CFU/ml dan 1,5x102 CFU/ml. Hasil asesmen risiko bahaya kadar histamin menunjukkan bahwa kadar histamin berdasarkan spreadsheet tool ikan tuna berbagai kualitas mutu ekspor masih berada pada batas aman untuk dikonsumsi.
Keyword: 

Judul: Kajian Pengendalian Histamin pada Rantai Proses Produk Ikan Tuna Beku Ekspor
Abstrak: Ikan tuna merupakan salah satu komoditi konsumsi hasil perikanan yang sangat penting karena selain sebagai komoditi pangan juga merupakan komoditi perdagangan yang mempunyai nilai ekonomi yang tinggi. Sebagai komoditi perdagangan, Indonesia merupakan salah satu negara pengekspor ikan tuna terbesar di dunia terutama ke negara-negara Uni Eropa, Amerika Serikat dan Jepang. Sebagai komoditi pangan, tuna mempunyai kandungan gizi yang penting bagi tubuh terutama kandungan protein dan asam lemak omega3. Namun demikian sebagai salah satu komoditi pangan, pada jenis ikan golongan scombroidae seperti tuna terdapat bahaya keamanan pangan yang harus menjadi perhatian yaitu adanya kandungan histamin. Histamin pada ikan tuna dapat terbentuk sepanjang rantai proses dari hulu ke hilir yakni sejak proses produksi, pengolahan dan distribusi. Histamin pada ikan tuna terbentuk melalui mekanisme dekarboksilase asam amino histidin yang terkandung pada tuna. Histamin merupakan bahaya keamanan bawaan pangan (foodborn illness) pada ikan tuna yang dapat mempengaruhi kesehatan konsumen yang dapat mengakibatkan sakit kepala, kejang, mual, wajah dan leher kemerahmerahan, tubuh gatal-gatal, mulut dan kerongkongan terasa terbakar, bibir membengkak, badan lemas dan muntah-muntah. Pengendalian peningkatan bahaya histamin sepanjang rantai proses dapat dilakukan dengan menerapkan sistem rantai dingin dengan menjaga suhu tuna tidak lebih dari 4.4℃. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan gambaran tingkat pemenuhan persyaratan pada rantai proses di tahap produksi, pengolahan dan distribusi yang belum optimal dalam pengendalian bahaya histamin pada ikan tuna oleh unit pengolahan ikan (UPI). Pada rantai proses dengan tingkat pemenuhan persyaratan yang rendah akan diperoleh parameter persyaratan yang belum efektif yang dapat berkontribusi terhadap peningkatan histamin pada tuna. Berdasarkan tingkat pemenuhan persyaratan, nilai korelasi dan determinasi akan didapatkan parameter persyaratan penting pada rantai proses yang harus ditingkatkan dalam mengendalikan bahaya histamin pada tuna. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode survei daring dengan responden berasal dari UPI di Indonesia yang mengolah tuna beku untuk diekspor. Total responden yang terlibat dalam penelitian ini sebanyak 134 orang terdiri dari 70 orang laki – laki (52.5 %) dan 64 orang perempuan (47.8%). UPI pengolah tuna beku dari responden tersebar di seluruh Indonesia dengan proporsi tiga lokasi terbesar berada di Jakarta sebanyak 36 UPI (26.9%), Bali sebanyak 20 UPI (14.9%) dan Jawa Timur sebanyak 18 UPI (13.4%). Hasil survei menunjukkan, rantai proses dengan tingkat pemenuhan persyaratan dibawah 75% adalah kapal ikan pemasok bahan baku ke UPI sebesar 64.60%, unit supplier sebesar 68.72% dan unit distribusi produk akhir sebesar 57.46%. Tingkat pemenuhan persyaratan yang rendah (<75%) mengindikasikan terdapat parameter persyaratan pada rantai proses yang belum diterapkan secara optimal oleh UPI dalam pengendalian bahaya histamin pada produk tuna. Parameter persyaratan dengan tingkat pemenuhan terendah pada kapal ikan adalah UPI hanya menerima bahan baku dari kapal ikan yang sudah bersertifikat cara penanganan ikan yang baik (CPIB) sebesar 29.89%. Tingkat pemenuhan persyaratan terendah pada rantai proses unit supplier adalah UPI mendapatkan rekaman suhu bahan baku dari unit supplier sebesar 31.91%. Pada unit distribusi produk akhir, pemenuhan parameter persyaratan terendah yakni UPI mendapatkan data rekaman suhu dari pembeli sebesar 44.03%. Berdasarkan tingkat pemenuhan persyaratan terendah, nilai korelasi dan nilai determinasi maka parameter persyaratan penting yang harus ditingkatkan dalam sistem jaminan mutu dan keamanan hasil perikanan di Indonesia adalah UPI hanya menerima
Keyword: histamin, kapal ikan, scombroidae, tuna, unit pengolahan ikan

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