Judul: Studi mikrobiologi dalam kerusakan teripang (Holothuria vacabunda)
Abstrak: Teripang sebagai salah satu hasil perikanan yang termasuk dalam filum Echinodermata dan kelas laut Holo- thuria, kurang dikenal oleh masyarakat Indonesia pada hal berpotensi sebagai bahan pangan Proses kerusakan teripang mentah dan komoditi ekspor. secara mikrobiologis belum banyak diketahui, oleh karena itu dilakukan peneli- tian yang bertujuan untuk mempelajari proses kerusakannya secara mikrobiologis. Analisis komposisi kimia yang dilakukan terhadap daging teripang mentah menunjukkan kandungan air 85.33%, protein 7.12%, lemak 0.15%, serat 0.08%, abu 3.0%, karbohidrat 4.40%. Diduga dan komposisi ini akan dapat berfungsi sebagai medium yang baik bagi pertumbuhan mikroba. Hasil analisis terhadap jumlah mikroba (TPC) pada teripang yang direndam dalam air laut dan larutan garam 5% diperoleh bahwa kedua perlakuan tidak menunjukkan perbedaan. kan busuk Secara mikrobiologis teripang mentah dikata- setelah 12 jam perendaman atau dengan jumlah mikroba (TPC) >5 didalamnya x 105 cru/g. Bakteri yang berperan sebagian besar bersifat halofilik ringan yang dapat tumbuh baik pada 5% garam dan tumbuh kurang baik pada 0%, 10%, dan 15% garam. Jumlah bakteri yang dapat bersifat patogen dilihat dari jumlah total Staphylococci, koliform, dan bakteri pembentuk histamin, masih jauh dibawah dosis yang dapat menyebabkan infeksi atau keracunan, masing-masing paling banyak ditemukan sejumlah 3.6 x 103 CFU/g, 3.3 CFU/g, dan 5.9 x 104 CFU/g. x 102 Jenis-jenis bakteri yang ditemukan dalam proses kerusakan teripang adalah Staphylococcus, Micrococcus, Bacillus, Corynebacterium, Lactobacillus, Flavobacterium, Pseudomonas, Acinetobacter, Moraxella, Vibrio, Escheri- chia, Enterobacter, Alcaligenes, Proteus, Klebsiella, Chromobacterium, dan Shigella. Bakteri yang tidak terdeteksi pada awal proses kerusakan adalah Lactobacillus, Moraxella, Klebsiella, Chromobacterium, sedangkan yang tidak terdeteksi setelah 24 kerusakan adalah Lactobacillus dan Shigella. dan Shigella, jam proses Bakteri-bakteri kerusakan yang ditemukan teripang mentah tersebut dalam sebagian bersifat gram negatif berbentuk batang dan proses besar umumnya bersifat proteolitik, fakultatif anaerob, serta beberapa jenis yang bersifat aerob, amilolitik, dan lipolitik.
Keyword: Holothuria vacabunda

Judul: Pengaruh waktu dan suhu sterilisasi terhadap mutu teripang (Holothuria sp.) kaleng
Abstrak: Teripang atau ketimun laut adalah salah satu komoditi perikaran yang mempunyai prospek untuk dikembangkan. Pro- duksi teripang di Indonesia pada tahun 1988 baru berjumlah 512 ton (Anonymous, 1989) Pengolahan teripang yang sudah dilakukan di Indonesia selama ini adalah pengasapan dan pengeringan. Pengalengan teripang dilakukan sebagai usaha diversifikasi pengolahan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempelajari pengaruh waktu dan suhu sterilisasi terhadap sifat fisika, kimiawi, mikrobiologi, dan organoleptik teripang kaleng, serta mempelajari jenis teripang yang baik untuk dikaleng- kan. Bahan baku yang digunakan adalah teripang putih (Holo- thuria scabra) dan teripang batu (Holothuria nobilis) yang diperoleh dari Lampung. Persiapan awal bahan baku melipu- ti : perebusan, penyiangan dan perendaman dalam larutan daun pepaya. Tahap-tahap pengalengan meliputi : pemo- tongan, preecooking, penambahan medium, penutupan kaleng dengran vacum seamer, dilanjutkan dengan sterilisasi, dan pendinginan. Suhu sterilisasi yang digunakan adalah 115°C dan 121°C, dengan waktu sterilisasi 5, 15, dan 30 menit. ...
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