Judul: Cemara Mikrobiologis Udang Tambak Segera di Jawa Barat
Abstrak: Udang merupakan suatu komoditas ekspor perikanan yang menyumbang devisa pada negara yang tinggi dan mempunyai nilai niaga yang potensial. Oleh karena itu, masalah keamanan udang perlu diperhatikan. Kriteria yang sangat berpengaruh terhadap mutu udang, di antaranya adalah cemaran mikrobiologis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui adanya cemaran mikrobiologis pada udang tambak segar yang meliputi total mikroba, total Koliform, total Enterobacteriaceae, total Staphylococcus dan total E. coli serta ada tidaknya bakteri patogen seperti Salmonella, Vibrio cholerae dan Vibrio parahaemolyticus.
Keyword: 

Judul: Profil cemaran mikrobiologis pada udang segar di DKI dan Jawa Barat
Abstrak: Udang merupakan suatu komoditas perikanan yang mempunyai nilai niaga potensial, oleh karena itu maka masalah keamanan udang perlu diperhatikan. Kriteria yang sangat berpengaruh terhadap mutu udang diantaranya adalah pencemaran mikrobiologis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui adanya pencemaran mikrobiologis pada udang segar, terutama mikroba yang bersifat patogen seperti Salmonella, V. cholerae, V. parahaemolyticus, Staphylococcus dan E. coli sehingga dapat diketahui kualitas udang dari tempat hidupnya. Udang laut segar diperoleh dari TPI (Tempat Pelelangan Ikan) di Pelabuhan Ratu (Sukabumi), Cilincing (Jakarta), Rawa Saban (Tanggerang) dan Kandang Haur (Indramayu). Udang segar yang diperoleh dari Pelabuhan Ratu dan Kandang Haur berukuran ≤ 10 cm, sedangkan dari Cilincing dan Rawa Saban berukuran 10 cm. Masing-masing udang yang diperoleh tersebut kemudian dianalisis mutu mikrobiologinya dengan perlakuan tanpa kepala dan dengan kepala secara kuantitatif dan kualitatif. Jumlah mikroba udang yang berkepala lebih banyak 1,5-10,6 kali dibandingkan dengan udang tanpa kepala dan jumlah mikroba terbesar terdapat di bagian kepala udang yaitu sekitar 35-91% dari keseluruhan populasi bakteri. Jumlah total mikroba, total Staphylococcus, total koliform dan total Enterobacteriaceae udang dari Pelabuhan Ratu lebih banyak dibandingkan dengan udang dari Cilincing, Rawa Saban dan Kandang Haur. Kisaran jumlah total mikroba yaitu 3, 0 * 10 ^ 6 - 3, 4 * 10 ^ 7 total Staphylococcus 6, 4 * 10 ^ 4 - 4, 3 * 10 ^ 5 total koliform 5, 7 * 10 ^ 4 - 1, 8 * 10 ^ 6 dan total Enterobacteriaceae 6, 9 * 10 ^ 3 - 1, 2 * 10 ^ 7 cfu/g. E. coli lebih banyak terdapat di bagian badan udang dan jumlah E. coli terbanyak dijumpai pada udang dari Rawa Saban, kemudian Cilincing, Kandang Haur dan Pelabuhan Ratu dengan kisaran 9.8 * 10 ^ 2 2, 4 * 10 ^ 3 cfiu/g Pada uji kualitatif ditemukan Salmonella paratyphi A pada udang yang berasal dari Cilincing dan Kandang Haur. Dari ke empat sampel udang yang diteliti, keempatnya tidak memenuhi standar mutu mikrobiologi udang segar Indonesia.
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