Judul: Validasi sekunder metode analisa campylobacter jejuni pada daging ayam
Abstrak: Foodborne disease (penyakit akibat pangan) merupakan suatu penyakit yang diderita oleh seseorang akibat mengonsumsi makanan yang telah terkontaminasi bahan kimia beracun atau mikroba patogen. Salah satu gejala foodborne disease akibat kontaminasi mikroba patogen yaitu diare. Salmonella spp, Shigella spp dan Campylobacter spp merupakan bakteri-bakteri patogen penyebab diare yang banyak diderita oleh masyarakat. Mikroorganisme tersebut paling banyak ditemukan pada bahan pangan mentah berupa daging unggas, telur, susu, ikan dan sayuran. Campylobacter jejuni merupakan salah satu bakteri patogen yang sering mengontaminasi bahan pangan. Bakteri ini dapat mengontaminasi bahan pangan melalui kotoran ternak, selama proses pemerahan atau infeksi pada puting susu, unggas yang terinfeksi dan air yang tercemar (Stern dan Line 2000). Kasus penyakit diare akibat terinfeksi bakteri Campylobacter dibeberapa negara telah banyak dilaporkan, misalnya di Amerika Serikat dilaporkan sekitar 2,5 juta penderita campylobacteriosis dan 124 penderita meninggal dunia setiap tahunnya (Hu dan Kopecko 2003). Pada tahun 1998 kasus infeksi Campylobacter juga dilaporkan di Belanda sebanyak 3.398 kasus, di Denmark sebanyak 3.372 kasus, di Spanyol sebanyak 4.382 kasus (Schmidt et al. 2001). The Swedish Institute for Infection Desease Control (2008) melaporkan bahwa pada tahun 2007 total 7.106 kasus campylobacteriosis terjadi di Swedia, dengan 77,45 kasus setiap 100.000 populasi. Sedangkan di Indonesia, dari 21.763 penderita diare sekitar 3,6% nya disebabkan karena Campylobacter jejuni (Tjaniadi et al. 2003).
Keyword: Campylobacter jejuni, Foodborne disease, penyakit akibat pangan, mikroba patogen, Salmonella spp, Shigella spp, kontaminasi bahan pangan

Judul: Isolasi dan Identifikasi Campylobacter jejuni Menggunakan Metode Konvensional dan Molekuler serta Mekanisme Patogenesis pada Saluran Pencernaan Ayam Broiler
Abstrak: Kejadian infeksi Campylobacter spp. pada manusia meningkat selama beberapa dekade terakhir. Campylobacter spp. merupakan bakteri Gram-negatif, motil, berbentuk spiral (wing shape), reaksi oksidase dan katalase positif, serta tidak dapat mengoksidasi/memfermentasi karbohidrat. Campylobacter spp. dapat diisolasi dari hewan domestik maupun hewan liar, karena saluran pencernaan hewan berdarah panas merupakan habitat alami dari Campylobacter spp. Spesies yang patogen dari genus ini bersifat thermotoleran atau thermofilik yaitu C. jejuni, C. coli dan C. lari. Campylobacter spp. bersifat toleran dan mampu bertahan pada suhu 4 C (refrigerator) selama 49 hari, namun tidak dapat tumbuh dan berkembang biak. Saat ini, Campylobacter spp. menjadi perhatian dunia, karena merupakan bakteri patogen yang menyebar melalui makanan. Campylobacter jejuni tumbuh pada suhu antara 25-49 C, sensitif terhadap sodium klorida (NaCl) dan kondisi kering serta tumbuh dengan baik pada pH 5.5-8.0. Bakteri ini mampu tumbuh dan berkembang biak di saluran pencernaan manusia dan menyebabkan diare yang parah. Campylobacter jejuni menyebabkan Guillain-Barré Syndrome (GBS) yaitu kerusakan pada sistem syaraf peripheral dan berubah menjadi paralysis temporer yang merupakan penyebab neuromuscular akut dan bisa menyebabkan kematian. Lebih dari 40% pasien GBS berhubungan dengan infeksi C. jejuni dan 80% penyebab campylobacteriosis adalah C. jejuni. Gejala klinis infeksi Campylobacter spp. antara lain, diare berair yang dapat berubah menjadi diare berdarah tergantung toksin yang dihasilkan oleh beberapa strain Campylobacter spp. Campylobacter jejuni menghasilkan beberapa toksin seperti cytolethal distending toxin (CDT), shiga toxin dan hemolisis, cholera-related enterotoxin. Hasil penelitian saat ini memperlihatkan bahwa daging ayam dan produk olahannya merupakan sumber kontaminasi utama dari C. jejuni. Penelitian di Jepang menunjukkan, sekitar 60% dari karkas ayam dan produk olahannya yang dijual di pasar terkontaminasi oleh C. jejuni. Daging ayam terkontaminasi C. jejuni dari isi saluran pencernaan atau feses selama proses pemotongan, penanganan dan pengolahan. Manusia terinfeksi Campylobacter spp. karena mengkonsumsi daging ayam setengah matang. Campylobacter spp. merupakan bakteri patogen yang sulit untuk dikultur dan diisolasi, sehingga diperlukan media pre enrichment dan enrichment yang telah ditambah suplemen pertumbuhan dan antibiotika. Metode kultur konvensional untuk mengisolasi dan mengidentifikasi Campylobacter spp. pada sampel pangan pada umumnya membutuhkan waktu beberapa hari. Alternatif uji secara cepat, sensitif dan berdasarkan pada metode kultur adalah teknik Polymerase Chain Reaction (PCR).....dst
Keyword: C. jejuni, conventional method, PCR, gross lesions, histopathologic lesions

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