Judul: Identifikasi dan Estimasi Peluang Infeksi Bakteri Escherichia coli Patogen dari Minuman Es di Bogor
Abstrak: Penyakit diare masih menjadi masalah global dengan derajat kesakitan dan kematian yang tinggi di berbagai negara terutama di negara berkembang, terutama Indonesia. Survei yang dilakukan oleh Departemen Kesehatan pada tahun 2000 menyatakan incidence rate (IR) penyakit diare adalah 301/ 1000 penduduk, tahun 2003 naik menjadi 374 /1000 penduduk, tahun 2006 naik menjadi 423 /1000 penduduk dan tahun 2010 menjadi 411/1000 penduduk (Depkes 2012).Infeksi karena strain Escherichia coli (E. coli) patogen merupakan penyebab paling umum penyakit diare di negara berkembang. Sumber pangan penyebab keracunan antara lain adalah pangan jajanan dan pangan jasa boga. Sebanyak empat dari enam jenis bakteri E. coli patogen, yaitu ETEC, EPEC, EHEC, dan EIEC diketahui merupakan bakteri penyebab penyakit yang berasosiasi dengan pangan (foodborne illness). Tujuan penelitian ini adalah menghitung prevalensi; konsentrasi; dan peluang infeksi akibat mengonsumsi minuman es yang tercemar bakteri E. coli patogen ETEC, EPEC, EHEC dan EIEC. Penelitian ini dilakukan dalam tiga tahap, yaitu pengambilan sampel, identifikasi bahaya dan perhitungan peluang infeksi. Sebanyak 85 sampel minuman es diambil pada penjual yang memiliki beberapa titik kritis dalam pengolahannya dan berpotensi tercemar bakteri E. coli patogen di wilayah kota Bogor. Identifikasi bahaya bakteri E. coli patogen pada minuman es berupa penghitungan prevalensi dan konsentrasi E. coli patogen dilakukan dengan metode rt-PCR. Pre-treatment ekstraksi DNA dilakukan dengan penambahan propidium monoazide (PMA) pada sampel minuman es agar hanya viable cells yang teramplifikasi oleh rt-PCR. Estimasi peluang infeksi yang ditimbulkan dari konsumsi minuman es yang tercemar oleh ETEC dilakukan dengan bantuan software @RISK menggunakan simulasi Monte-Carlo dan model dosis respon beta-poisson. Bakteri E. coli patogen yang terdeteksi pada sampel minuman es adalah dari jenis bakteri ETEC dengan faktor virulensi LT. Nilai prevalensi yang diperoleh sebesar 8.24% dan jumlah bakteri ETEC pada sampel es cendol, es berperisa, es campur, es kelapa dan es jeruk sebesar 3.1 – 19.9 sel/mL, sedangkan bila dihitung per porsi maka jumlah sel sebesar 1.0×103 – 1.1×104 sel/porsi. Jumlah paparan ETEC pada minuman es di Bogor maksimal sebesar 2.4×103 sel/hari, jumlah ini masih lebih kecil dari dosis infektif ETEC (108 sel). Estimasi peluang infeksi berdasarkan porsi minuman es adalah 0.00045 atau 1 kasus per 2 222 sajian, sedangkan peluang infeksi minuman es berdasarkan jumlah paparan sebesar 0.00012 atau 1 kasus per 8 333 sajian. Data pada penelitian ini dapat digunakan sebagai acuan dalam melakukan karakterisasi risiko.
Keyword: E. coli patogen, identifikasi bahaya, minuman es, peluang infeksi, rt-PCR

Judul: Identifikasi Titik Kritis dan Tingkat Kepatuhan Pedagang Minuman Es di Kota Bogor.
Abstrak: Minuman es merupakan pangan yang sering dikonsumsi masyarakat Indonesia. Namun, minuman es berpotensi mengandung bahaya mikrobiologi. Bahaya tersebut dipengaruhi oleh kualitas mikrobiologi, kimia atau fisik komponen di dalamnya, yaitu es batu, air atau campuran. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi titik kritis dan sumber cemaran minuman es, mengetahui tingkat kepatuhan pedagang terhadap pelaksanaan good practices selama proses pengolahan minuman es dan menganalisis hubungan antara elemen kritis dengan tingkat kepatuhan pedagang dalam menerapkan CPPB (Cara Produksi Pangan yang Baik). Penelitian dilakukan dengan cara survei dan observasi responden, responden distratifikasi berdasarkan skala ekonomi. Penentuan titik kritis dilakukan dengan menggunakan prinsip pertama dan kedua Hazard Analysis Critical Control Point (HACCP). Prinsip pertama yaitu dengan mengidentifikasi potensi bahaya yang muncul pada setiap tahapan proses. Prinsip kedua yaitu berdasarkan bahaya yang terindentifikasi signifikan kemudian ditentukan titik kritisnya. Hasilnya menunjukkan bahwa terdapat titik kritis di rantai penyediaan minuman es, baik di tingkat kelas bawah, menengah maupun atas. Titik kritis pada penyediaan minuman es kelas bawah adalah es batu, air PAM yang tidak direbus, santan, sirup atau gula cair, minuman serbuk, perebusan air, pencucian es, pengecilan ukuran es, penyimpanan es, pemotongan buah dan campuran, penyimpanan buah dan campuran, serta proses pencampuran. Sedangkan titik kritis untuk pedagang minuman es kelas menengah adalah perebusan air, pemotongan buah dan campuran, serta proses pencampuran. Titik kritis untuk pedagang minuman es kelas atas adalah pada saat proses pencampuran. Penentuan tingkat kepatuhan pedagang berdasarkan latar belakang pendidikan, skala ekonomi dan tempat berjualan.
Keyword: Iced beverages, surveys, HACCP, critical points, compliance levels

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