Judul: Kemampuan uji katalase sebagai uji penentuan kualitas susu segar
Abstrak: Uji katalase merupakan salah satu uji untuk menentukan kualitas susu segar secara tidak langsung. Enzim katalase mampu merombak Hidrogen Peroksida (H₂O₂) menjadi air (H₂O) dan Oksigen (O2). Volume gas oksigen yang dibebaskan kemudian diukur. Enzim katalase dihasilkan oleh sel bakteri, sel somatis, dan sel organis. Angka katalase yang tinggi mengindikasikan bahwa susu mengandung sel penghasil enzim katalase dalam jumlah banyak. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan uji katalase dalam menentukan kualitas susu segar dan memberikan masukan kepada pemerintah (pihak yang berwenang) dalam menentukan standar kualitas susu di Indonesia Pada susu yang telah mengalami pemanasan, angka katalase nol, sedangkan pada susu segar dan susu yang telah dipanaskan kemudian ditambahkan bakteri Micrococcus sp., secara statistik tidak berbeda nyata. Peningkatan angka katalase terjadi pula pada susu yang telah dipanaskan kemudian ditambahkan santan. Perbandingan volume susu dan santan yang digunakan pada penelitian ini adalah 8 bagian 2 bagian dan 9 bagian: I bagian. Keduanya menunjukkan perbedaan yang nyata dan keduanya secara statistik berbeda nyata pula dengan susu segar maupun susu yang telah dipanaskan,
Keyword: catalase enzyme, Hydrogen Peroxide, bacterial cells, somatic cells

Judul: Kemampuan pembentikan enzim reduktase oleh beberapa bakteri dalam susu melalui uji reduktsi
Abstrak: Uji reduktasi merupakan uji tidak langsung untuk mengetahui populasi bakteri dalam susu. Perhitungan jumlah bakteri dibuat berdasarkan korelasi antara waktu reduktasi dengan populasi bakteri dalam sampel. Semakin banyak bakteri dalam susu semakin cepat waktu reduktasinya. Beberapa bakteri dalam susu mempunyai kemampuan berbeda dalam pembentukan enzim reduktase. Bakteri dalam susu segar mampu mereduktasi biru metilen lebih cepat dibandingkan masing-masing bakteri dalam populasi. Bakteri Micrococcus sp (11.0±3,5 jam) mempunyai kemampuan reduktasi yang paling rendah dibandingkan dengan bakteri yang lainnya. Streptococcus sp (8,9-2,6 jam) mempunyai kemampuan reduktasi yang lebih rendah dibandingkan dengan bakteri dalam susu segar (6,6+1,5 jam), Bacillus sp (7,5±1,4 jam), coli (8.62 1,1 jam) dan Staphylococcus sp (8,010,7 Jam). Uji reduktasi digunakan untuk menganalisis jumlah bakteri secara kualitatif Penggunaan uji ini menjadi tidak efektif pada susu yang mengandung jumlah bakteri yang sedikit. Sesuai dengan ketentuan SNI 01-2782-1998 yang menyatakan angka reduktasi yang melampaui 5 dicurigai mendapatkan perlakuan (pemanasan, mengandung residu antibiotika dan desinfektan).
Keyword: reductase enzyme, reduction test, milk bacteria

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