Judul: Keamanan pangan pada ayam potong yang ditinjau dari kandungan formalin di beberapa pasar tradisional Kota Bogor
Abstrak: Tujuan umum penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi kandungan formalin pada ayam potong serta mengetahui pengetahuan pedagang tentang keamanan pangan khususnya pengguna formalin di pasar tradisional kota Bogor. Tujuan Khusus adalah (1) mengetahui kandungan formalin pada ayam potong yang dijual di pasar tradisional, (2) menganalisis hubungan antara kandungan formalin dengan kekerasan tekstur secara analisis fisik, (3) menganalisis hubungan antara kandungan formalin dengan mutu organoleptik (warna, aroma, tekstur, dan kilap), (4) mempelajari karakteristik pedagang dan pengetahuan pedagang tentang keamanan pangan, dan (5) mengetahui hubungan antara karakteristik pedagang dengan pengetahuan pedagang tentang keamanan pangan (6) menganalisis hubungan antara pengetahuan keamanan pangan pedagang dengan kandungan formalin. Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Zat Gizi, Laboratorium Pengolahan Pangan, dan Laboratorium Percobaan Makanan, Departemen Gizi Masyarakat dan Sumberdaya Keluarga, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor serta di tiga pasar tradisional di Bogor. Penelitian ini dilaksanakan mulai bulan April 2005 sampai bulan Agustus 2005. Penelitian dilakukan secara bertahap untuk mengetahui (1) kekerasan tekstur, (2) mutu organoleptik ayam baik yang mengandung formalin dan tidak mengandung formalin, (3) kadar air tiap kandungan formalin, (4) ada tidaknya formalin secara kualitatif dan kuantitatif yang terkandung pada masing-masing sampel, dan (5) karakteristik pedagang (nama, jenis kelamin, usia, pendidikan, dan lama berjualan) dan pengetahuan pedagang tentang keamanan pangan. Data yang dikumpulkan berupa data primer yang diperoleh dari analisis di laboraturium dan hasil wawancara di lapang dengan para pedagang. Data primer di laboratorium meliputi data kuantitatif (kadar formalin, kadar air, dan pengukuran tekstur secara analisis fisik) dan data kualitatif (analisis formalin, warna, aroma, tekstur, dan kilap). Seda ngkan data primer di lapang berupa karakteristik pedagang dan pengetahuan keamanan pangan pedagang. Pedagang yang diukur pengetahuannya adalah pedagang yang sampelnya dijadikan objek pada korelasi Pearson serta Spearmen. penelitian. Analisis statistik yang digunakan adalah analisis deskriptif dan uji Berdasarkan hasil penelitian jumlah pedagang yang dijadikan contoh pada penelitian ini adalah 30 orang dengan sampel sebanyak 60 daging dada utuh. Sebagian besar pedagang ayam (70%) pada tiga pasar tradisional kota Bogor yaitu pasar Bogor, pasar Gunung Batu dan pasar Anyar ada yang menggunakan dan tidak menggunakan formalin dengan kandungan yang berbeda-beda mulai dari 0-20,5 ppm. Kandungan formalin tertinggi terdapat pada pasar Bogor yaitu 20,5 ppm dan 17,2 ppm pada pasar Anyar. Pada pasar Gunung Batu tidak ditemukannya penggunaan formalin sebagai pengawet ayam. ...
Keyword: 

Judul: Kejadian Residu Formalin pada Karkas Ayam yang Dijual Di Pasar di Wilayah Jakarta
Abstrak: Daging ayam merupakan produk temak yang paling banyak dimanfaatkan sebagai sumber makanan manusia karena nilai gizinya lengkap, mudah diolah dan harga relatif murah (Hendrickson, 1987). Daging ayam adalah media yang baik untuk pertumbuhan mikroorganisme dan bersifat mudah rusak, olah sebab itu pertu dlakukan pengolahan dan pengawetan untuk mencegah kerusakan. Syarat bahan pengawetan yang digunakan tidak beracun, mudah larut dalam air, tidak merubah rasa dan skator deging serta tidak membahayakan kesehatan konsumen (Anonimus, 1995) Berdasarkan laporan Balai Pengujian Mutu Produk Pelemakan tahun 2004, ditemukan 28 sampel dan 101 sampel daging ayam mengandung residu formalin yang dijual di pasar tradisional dan swalayan di wilayah di Jakarta Selatan. Untuk mengetahui adanya kejadian residu dan kandungan formalin pada daging ayam yang dijual di pasar di wilayah Jakarta, digunakan metode uji secara kualitatif dan kuantitat yang dianalisa dengan menggunakan statisk deskripstif Dari hasil uji kuaitas pada daging ayam sebanyak 300 sampel dilemukan 58 sampel positif (19.3%) mengandung formalin yang terdiri dari wilayah Jakarta Selatan 17 sampel (56%), Jakarta Timur 13 sampel (4.33%). Jakarta Pusat 11 sampel (3.6%), Jakarta Barat 9 sampel (3%) dan Jakarta Utara 6 sampel (2.6%). Hasil positif uji kualitat sebanyak 10 sampel dilakukan uji kuantitatif didapatkan konsentrasi formalin antara 0,06-0,12 ppm. Hasil uji in vitro menunjukkan bahwa pemanasan (100 °C) selama 15 dan 30 menit menghilangkan konsentrasi formalin 0,5 ppm dan 10 ppm. Daging ayam yang dijual di pasar di wilayah Jakarta Menggunakan bahan pengawet formalin dan paling tinggi kejadiannya di wilayah Jakarta Selatan Lama waktu pemanasan 100 °C mempengaruhi konsentrasi formain pada daging ayam
Keyword: karkas ayam, formalin, akibat formalin, sumber formalin, gejala klinis

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