Judul: Sifat Fisik dan Organoleptik Daging Ayam IPBD1 yang Dipelihara pada Kondisi Pemeliharaan yang Berbeda
Abstrak: Daging ayam merupakan salah satu sumber protein hewani yang banyak diminati oleh masyarakat untuk dikonsumsi. Ayam lokal memiliki keunggulan cita rasa yang khas, namun produktivitas ayam lokal masih tergolong rendah sehingga dilakukan upaya peningkatan produktivitas ayam lokal. Salah satu upaya peningkatan produktivitas ayam lokal yaitu pengembangan Ayam IPB-D1. Ayam IPB-D1 merupakan ayam persilangan antara pelung, sentul, kampung, dan ras pedaging. Ayam IPB-D1 telah dikembangkan di berbagai tempat pemeliharaan dengan kondisi lingkungan berbeda yang berlokasi di Bekasi, Sukabumi, dan Laboratorium Lapang Fakultas Peternakan. Perbedaan kondisi lingkungan meliputi lokasi pemeliharaan, suhu dan kelembaban di lokasi pemeliharaan, manajemen pemeliharaan, serta pakan. Kondisi lingkungan yang berbeda memungkinkan terjadinya perbedaan terhadap kualitas daging ayam IPB-D1. Penelitian ini bertujuan menganalisis sifat fisik (pH, daya mengikat air, susut masak, keempukan) dan organoleptik (warna, aroma, rasa, tekstur) meliputi uji hedonik dan uji mutu hedonik dari daging ayam IPB-D1 yang dipelihara pada kondisi lingkungan yang berbeda. Data penelitan ini dianalisis menggunakan rancangan acak lengkap pola searah pada analisis sifat fisik 12 sampel daging dada ayam dan analisis Kruskal-Wallis pada uji organoleptik dengan 200 g sampel daging dada ayam. Pada analisis sifat fisik, hasil pH dan daya mengikat air menunjukkan hasil yang berbeda nyata (P<0.05), sedangkan pada susut masak dan keempukan menunjukkan hasil yang tidak berbeda (P>0.05). Hasil uji hedonik menunjukkan hasil yang tidak berbeda (P>0.05), sedangkan pada uji mutu hedonik menunjukkan hasil yang berbeda nyata (P<0.05) pada parameter aroma dan tekstur.
Keyword: sifat fisik, daging ayam, ayam lokal, uji organoleptik

Judul: Kandungan Gizi dan Total Mikroba Daging Dada Ayam IPB-D1 yang Dipelihara pada Kondisi Berbeda.
Abstrak: Daging ayam merupakan salah satu sumber protein hewani yang murah, aman, mudah didapat dan diolah. Ayam lokal memiliki keunggulan jika dibandingkan dengan ayam ras pedaging, seperti tekstur dan cita rasa daging ayam lokal yang memiliki kekhasan, akan tetapi memiliki produktivitas yang lebih rendah, sehingga diperlukan langkah positif seperti persilangan antar ayam lokal dengan bangsa lain. Salah satunya adalah ayam IPB-D1, ayam persilangan antara pelung, sentul, kampung, dan ras pedaging. Ayam IPB-D1 telah dipelihara di Bekasi, Sukabumi, dan Laboratorium lapang IPB. Penelitian ini bertujuan menganalisis kandungan gizi (kadar air, kadar protein, kadar lemak, dan kadar karbohidrat) dan total bakteri yang terdapat dalam daging dada ayam IPB-D1 (PSKM) yang dipelihara pada kondisi berbeda. Data penelitian ini dianalisis menggunakan rancangan acak lengkap dengan 3 ulangan. Sampel yang digunakan sebanyak 12 potong daging dada ayam. Hasil analisis pada kadar air, kadar protein, kadar lemak, dan kadar karbohidrat menunjukkan hasil yang tidak berbeda nyata (P>0.05), sedangkan pada kadar abu menunjukan perbedaan yang nyata (P<0.05) pada daging dada ayam IPB-D1. Berdasarkan analisis total mikroba daging ayam IPB-D1 yang dipelihara di Sukabumi dan laboratorium lapang IPB tidak melebihi ambang batas, sedangkan daging ayam IPB-D1 yang dipelihara di Bekasi melebihi ambang batas ketentuan.
Keyword: kandungan gizi, daging ayam, ayam lokal, total mikroba

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