Judul: Cemaran Koliform pada Daging Kebab yang Dijual di Dramaga Bogor.
Abstrak: Kebab merupakan salah satu makanan yang kian digemari oleh masyarakat di lingkungan kampus, terutama mahasiswa. Kebab merupakan makanan etnik atau makanan traditional negara Timur Tengah yang terbuat dari irisan-irisan daging yang dibalut oleh lapisan daging mentah yang menyerupai daging cincang yang dibentuk seperti kerucut. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jumlah koliform pada daging kebab yang dijual di sekitar Kampus IPB Dramaga Bogor. Sampel daging kebab dibeli dari 9 pedagang kebab yang berada di sekitar Kampus IPB Dramaga dalam radius 2 km dari batas luar kampus dengan jumlah sampel seluruhnya sebanyak 45 sampel. Pengujian jumlah koliform menggunakan metode most probable number (MPN) untuk koliform berdasarkan SNI Nomor 2897 Tahun 2008 tentang Metode Pengujian Cemaran Mikroba dalam Daging, Telur, dan Susu, serta Hasil Olahannya. Hasil penelitian diperoleh jumlah rata-rata koliform pada daging kebab yang dijual di Kampus IPB Dramaga adalah 355.1 MPN/g dengan nilai tertinggi 1100 MPN/g dan terendah 3 MPN/g. Jumlah sampel yang memenuhi persyaratan mikrobiologis berdasarkan SNI Nomor 7388 Tahun 2009 tentang Batas Maksimum Cemaran Mikroba dalam Pangan hanya 42% dan tidak ada pedagang yang 100% memenuhi persyaratan tersebut. Kualitas mikrobiologis daging kebab yang dijual di sekitar Kampus IPB Dramaga Bogor disimpulkan kurang baik berdasarkan jumlah MPN koliform. Jumlah koliform yang relatif tinggi pada daging kebab sebagai pangan siap santap (ready-to-eat food) dapat memiliki risiko terjadinya penyakit bawaan pangan pada konsumen.
Keyword: coliform, IPB Dramaga campus, kebab meat, MPN

Judul: Kualitas Mikrobiologis Daging Kebab yang Dijual di Dramaga Bogor Berdasarkan Jumlah Hitungan Cawan
Abstrak: Kebab saat ini menjadi makanan yang cepat saji yang banyak dijual di Indonesia. Kebab berasal dari kata Bahasa Arab, kabab, yang berarti daging yang dipanggang. Standar kebab adalah daging yang digulung atau ditumpuk pada tusukan besi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jumlah mikroorganisme (jumlah hitungan cawan atau total plate count) pada daging kebab yang dijual di sekitar Kampus IPB Dramaga Bogor. Sampel daging kebab dibeli dari seluruh pedagang kebab yang berada di sekitar Kampus IPB Dramaga Bogor dalam radius sekitar 2 km dan setiap pedagang diambil 1 sampel dengan ulangan 4 kali. Kebab dibeli pada malam hari antara jam 19:00 sampai 20:00 Waktu Indonesia Bagian Barat (WIB). Kebab dibeli tanpa penambahan saus dan sayuran, hanya roti dan daging kebab. Sampel dibawa dalam ice box yang berisi ice pack dan disimpan di lemari pendingin dengan suhu 1-4 °C dan keesokan paginya (jam 08.00-08.30) sampel langsung diuji terhadap jumlah mikroorganisme berdasarkan metode SNI Nomor 2897 Tahun 2008 tentang Metode Pengujian Cemaran Mikroba dalam Daging, Telur, dan Susu, serta Hasil Olahannya. Dari survei diperoleh jumlah seluruh pedagang di sekitar kampus sebanyak 9 pedagang sehingga jumlah sampel yang diambil sebanyak 36 sampel. Hasil penelitian mendapatkan jumlah rata-rata mikroorganisme pada sampel kebab yaitu 207 452.2 + 341 317.6 cfu/g dengan jumlah minimum 40 cfu/g dan jumlah terbanyak diperoleh 1 249 00 cfu/g. Hanya 61.1% sampel yang memenuhi persyaratan mikrobiologis dalam SNI Nomor 7388 Tahun 2009 tentang Batas Maksimum Cemaran Mikroba dalam Pangan dan hanya 3 pedagang yang menjual daging kebab yang memenuhi persyaratan tersebut. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa kualitas mikrobiologis daging kebab yang dijual di sekitar Kampus IPB Dramaga Bogor kurang baik berdasarkan jumlah mikroorganisme. Jumlah mikroorganisme yang relatif tinggi pada daging kebab sebagai pangan siap santap (ready-to-eat food) dapat memiliki risiko terjadinya penyakit bawaan pangan pada konsumen.
Keyword: daging kebab, jumlah mikroorganisme, sekitar Kampus IPB Dramaga

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