Judul: Keamanan Mikrobiologis Makanan Jajanan Dari Tiga Kantin Sekolah Di Bogor
Abstrak: Makanan jajanan umumnya digemari dan dinikmati oleh sebagian besar masyarakat, mulai dari masyarakat sekolah, pegawai perkantoran serta seluruh anggota keluarga. Selain rasanya lezat ternyata makanan jajanan juga rawan terhadap ancaman keamanan pangan dari bahaya fisik, kimia sampai bahaya mikrobiologis yang merupakan penyebab terbesar (90%) terjadinya keracunan pangan. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan data yang tepat dan akurat mengenai tingkat keamanan makanan jajanan yang tersedia di kantin sekolah dilihat dari segi mikrobiologinya, sehingga dapat diberikan rekomendasi untuk pola pembinaan dan pengawasan makanan yang perlu dilakukan oleh pengelola kantin.
Keyword: 

Judul: Mutu mikrobiologis minuman jajanan kantin di tiga sekolah wilayah Bogor
Abstrak: Pangan merupakan kebutuhan dasar dan sangat esensial dalam kehidupan manusia. Sekarang ini perhatian utama konsumen tertuju pada masalah keamanan pangan. Walaupun makanan itu menarik, enak cita-rasanya serta tinggi nilai gizinya, tetapi jika tidak aman dikonsumsi, maka praktis tidak ada nilainya sama sekali. Masalah keamanan pangan banyak ditimbulkan akibat kondisi higiene dan sanitasi yang rendah sehingga mengakibatkan kontaminasi bahan pangan baik pada makanan maupun minuman yang dijual di pinggir jalan, di warung-warung atau dibuat di rumah penduduk. Pada penelitian ini telah diuji mutu mikrobiologis minuman jajanan yang dijual di kantin sekolah A, B dan C. Minuman jajanan diambil sebagai sampel, sebab minuman jajanan merupakan jajanan yang masih dinilai relatif kurang bersih oleh kebanyakan orang. Sebagian besar minuman jajanan disajikan dalam keadaan dingin. Faktor-faktor seperti mikroba awal bahan baku, es batu yang ditambahkan, air, peralatan, pekerja dan lingkungan sekitar termasuk lantai juga mempengaruhi jumlah mikroba dalam minuman jajanan. Analisis kuantitatif yang dilakukan untuk menentukan mutu mikrobiologis minuman jajanan adalah uji total mikroba, total bakteri psikrofilik, total Staphylococcus sp. dan total kapang-kamir. Jumlah mikroba tersebut dihitung berdasarkan Standard Plate Count. Sedangkan analisis kualitatif yang dilakukan adalah uji bakteri E. coli dan bakteri enteropatogenik (Salmonella-Shigella dan V. cholerae). Berdasarkan hasil pengamatan diantara ketiga kantin, secara keseluruhan (kuantitatif maupun kualitatif) sampel es batu yang relatif aman terdapat pada kantin B dan yang relatif tidak aman terdapat pada kantin A dan C. Sampel es teh manis yang terdapat pada kantin A dan B relatif kurang aman untuk dikonsumsi, sedangkan sampel es kelapa yang terdapat di kantin B dan C relatif tidak aman untuk dikonsumsi. Hasil uji koliform menunjukkan bahwa sampel es batu, es teh manis dan es kelapa tidak terkontaminasi oleh bakteri E. coli. Berdasarkan uji kualitatif bakteri enteropatogenik, mikroba yang ditemukan adalah bakteri Salmonella paratyphi A dengan frekuensi sebesar 50% pada sampel es batu di kantin sekolah A dan es kelapa di kantin sekolah B. Sedangkan bakteri Vibrio cholerae tidak ditemukan pada ketiga sampel di ketiga kantin. ...
Keyword: 

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