Judul: Kajian mutu mikrobiologi karkas ayam selama proses pemotongan kasus di Daerah Khusus Ibukota Jakarta
Abstrak: Maksud penelitian ini adalah mempelajari macam-macam penyebab kontaminasi mikroba pada daging ayam selama proses pemotongan di Rumah Potong Ayam, termasuk dampaknya terhadap mutu daging. Data teknis ini diharapkan dapat digunakan untuk mengarahkan cara pemotongan ayam yang sehat dan memperbaiki mutu dan daya tahan simpan daging ayam. Dalam penelitian ini dipelajari klasifikasi Rumah Potong Ayam di DKI Jakarta, serta keadaan jumlah mikroba sebagai indikator mutu mikrobiologi karkas ayam akibat pengaruh kelas. Rumah Potong Ayam, pengaruh pencucian karkas, pengaruh kontaminasi, pengaruh kelecetan dan tersobeknya karkas selama proses pemotongan, pengaruh penyimpanan karkas di dalam es serta pengaruh formalin. Kesimpulan penelitian lapangan menunjukkan bahwa berdasarkan atas kapasitas ayam yang dipotong, keadaan bangunan, keadaan peralatan yang dimiliki serta keadaan managemen, maka Rumah Potong Ayam dibagi tiga kelas yaitu, (1) Rumah Potong Ayam Modern atau disingkat RPM, (2) Rumah Potong Ayam Semimekanis atau disingkat RPS dan (3) Tempat Potong Ayam Tradisional disingkat TPT. Hasil penelitian laboratorium menunjukkan bahwa urutan mutu mikrobiologi karkas ayam dari yang tertinggi hingga terendah adalah masing-masing (1) karkas ayam dari Rumah Potong Ayam Modern, (2) karkas ayam dari Rumah Potong Ayam Semimekanis dan (3) karkas ayam dari Tempat Potong Ayam Tradisional Tingginya mutu mikrobiologi karkas ayam dari Rumah Potong Ayam Modern didasarkan pada rendahnya jumlah mikroba kulit ayam, kulit karkas dan rongga karkas yang dihasilkan. Rendahnya mutu mikrobiologi karkas ayam dari Tempat Potong Ayam Tradisional didasarkan pada tingginya jumlah mikroba kulit ayam, kulit karkas dan rongga karkas yang dihasilkan. Penyebab tingginya jumlah mikroba karkas ayam dari TPT karena ayam hidup yang kotor, cara pencucian karkas yang tidak efektif, sedikitnya volume air pencuci dan tingginya jumlah mikroba air pencuci. Tingginya jumlah mikroba karkas ayam dari TPT juga disebabkan oleh kontaminasi lantai tempat potong ayam dan kontaminasi oleh air penyeduh. ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh tempat pemotongan, pemasaran, dan penyimpanan suhu rendah tingkat rumah tangga terhadap mutu mikrobiologi karkas ayam
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah mengetahui total mikroba, uji kualitatif Salmonella dan tekstur karkas ayam yang siap dipasarkan dari Tempat Pemotongan Ayam (TPA), pada tempat pemasaran (pasar umum dan pedagang keliling), serta pada penyimpanan suhu rendah di rumah tangga (refrigerator dan freezer). Penelitian terdiri dari dua tahap yaitu penelitian lapang dan penelitian laboratorium. Pengamatan lapang dan pengambilan sampel dilakukan di TPA Kebon Pedes, pasar umum Kebon Kembang dan pedagang keliling Gang Menteng- Ciwaringin Bogor. Analisa sampel dilakukan di Lab. Mikrobiologi Pangan, Jurusan TPG, Fateta, IPB dan Lab. Pengolahan Pangan, Jurusan GMSK, Paperta, IPB. Berdasarkan hasil observasi lapang, di Kotamadya Bogor terdapat empat lokasi usaha TPA. Sentra usaha terbesar berada di TPA Kebon Pedes. Pasar Kebon Kembang merupakan pasar yang dituju oleh banyak unit usaha (50%). Jenis komoditi ayam yang dipotong dan dijual hampir seluruhnya berupa ayam broiler. Jumlah ayam yang dipotong setiap harinya berkisar antara 50-250 ekor per hari per ΤΡΑ. Penjualan karkas ayam di pasar umum dilakukan dengan cara meletakkan karkas ayam di atas meja kayu yang dilapis lembaran aluminium sehingga terjadi kontak langsung dengan udara dan tangan konsumen yang memilih-milih sebelum membeli. Para pedagang keliling menjual karkas dengan cara dibungkus plastik polietilen dan disusun pada rak gerobak.
Keyword: karkas ayam

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