Judul: Parasit pada Sayur Konsumsi di Sekitar Kampus IPB Dramaga Bogor.
Abstrak: Sayur merupakan makanan penting karena sangat manfaat untuk kesehatan dan metabolisme tubuh. Kebelakangan ini dengan kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi ditemukan ada peningkatan jumlah kasus food-borne disease karena mengonsumsi sayur mentah. Food-borne disease akibat penularan parasit intestinal atau protozoa merupakan suatu masalah kesehatan masyarakat yang umum pada negara berkembang. Tujuan penelitian ini dilakukan adalah untuk mengidentifikasi dan mengetahui prevalensi parasit yang mengontaminasi sayur yang umum dikonsumsi masyarakat di sekitar Dramaga, Bogor. Sebanyak 5 sampel sayur diantaranya bayam, kangkung, pakcoy, kol dan kemangi yang berasal dari pasar Cibeureum, Dramaga, Bogor. Metode penelitian ini dilakukan dengan metode sedimentasi (24 jam) dan sentrifugasi (2 jam) dipergunakan untuk mengetahui adanya parasit dalam sayur. Hasil penelitian menunjukkan semua sayur positif terkontaminasi parasit. Jenis parasit yang ditemukan adalah Tetrahymena spp., Rotifera spp., ektoparasit dan nematoda bebas. Prevalensi parasit paling tinggi dijumpai pada bayam dan prevalensi parasit paling rendah dijumpai pada pakcoy. Rata-rata jenis parasit yang paling banyak ditemukan pada tiap sayur adalah protozoa Tetrahymena spp. Tetrahymena spp. merupakan siliata bebas yang hidup di berbagai habitat termasuk air tercemar. Protozoa bebas dan nematoda bebas dapat berpotensi sebagai agen zoonotik dan karrier. Oleh karena itu. pencegahan dan penanganan yang baik penting untuk memastikan keamanan pangan dan mencegah food-borne disease.
Keyword: parasit, protozoa, sayur

Judul: Keberadaan Parasit pada Buah dan Sayur di Pasar Tradisional Cibereum, Dramaga, Bogor.
Abstrak: Keberadaan parasit pada buah dan sayur belum banyak diketahui oleh masyarakat, padahal kontaminasi parasit pada buah dan sayur dapat menyebabkan foodborne disease. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi parasit pada buah dan sayur yang berasal dari pasar tradisional Cibereum, Dramaga, Bogor. Sampel yang terdiri atas stroberi, apel, sawi hijau, selada, dan daun pohpohan diteliti dengan metode sentrifugasi dan sedimentasi. Hasil penelitian menunjukkan kontaminasi parasit paling banyak terdapat di sawi hijau, sedangkan keberadaan parasit tidak ditemukan pada apel. Parasit yang ditemukan pada sampel adalah protozoa bebas (Tetrahymena spp., Prorodon spp., dan Colpoda spp.), cacing, ektoparasit, dan Rotifera. Kontaminasi parasit pada buah dan sayur didominasi Tetrahymena spp. (35.71%), Prorodon spp. (21.43%), cacing (21.43%), Rotifera (11.90%), Colpoda spp. (4.76%), dan ektoparasit (4.76%). Seluruh parasit yang ditemukan tidak bersifat patogen, namun studi telah membuktikan bahwa protozoa bebas dan Rotifera secara eksperimental mampu berperan sebagai vektor atau reservoir dari agen penyebab foodborne disease, seperti Escherichia coli, Salmonella enterica, dan Cryptosporidium parvum. Oleh karena itu, keberadaan protozoa bebas dan Rotifera pada buah dan sayur berpotensi menimbulkan foodborne disease.
Keyword: buah, foodborne disease, parasit, sayur

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