Judul: Analisis Kolorimetri Kadar Hemoglobin Darah Kelinci, Puyuh, Dan Entog Dengan Metode Pencitraan Digital
Abstrak: Terdapat berbagai metode untuk menentukan kadar hemoglobin seekor hewan, akan tetapi sebagian besar kurang dapat diaplikasikan di daerah berkembang atau terpencil. Metode alternatif untuk mengukur kadar hemoglobin diusulkan dengan menggunakan scanner dan pencitraan digital. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan apakah hasil dari metode pencitraan digital berbeda dengan metode spektrofotometri. Darah diambil dari lima ekor kelinci, puyuh, dan entog. Pengukuran hemoglobin dilakukan dengan reagen Drabkin yang dimodifikasi.Larutan stok dibuat dan diencerkan dengan konsentrasi 100%, 90%, 80%, 70%, 60%, dan 50%.Absorbansi dari setiap konsentrasi diukur dengan spektrofotometer dan scanner. Nilai absorbansi kemudian dikonversi menjadi kadar hemoglobin (g/dL). Nilai yang didapat diuji dengan paired t-test. Hasil menunjukkan tidak ada perbedaan signifikan (p>0.05) di antara kadar hemoglobin yang diukur dengan spektrofotometer dan scanner. Dapat disimpulkan bahwa metode pencitraan digital dapat digunakan sebagai alternatif spektrofotometer pada daerah berkembang atau terpencil.
Keyword: kolorimetri

Judul: Potensi Teknik Pengolahan Citra dari Kamera Handphone Menggunakan Image J untuk Mengukur Kadar Darah pada Daging Burung Puyuh Berdasarkan Prinsip Kolorimetri
Abstrak: Terdapat berbagai metode yang dapat digunakan untuk mengukur kadar darah. Namun, metode yang diterapkan pada daerah maju seringkali tidak dapat diterapkan pada daerah berkembang atau terpencil. Pengukuran kadar darah menggunakan teknik pengolahan citra dari kamera handphone menggunakan Image J diharapkan menjadi salah satu inovasi metode kuantitatif yang cepat dan praktis untuk mengukur kadar darah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui potensi teknik pengolahan citra dari kamera handphone menggunakan Image J yang dibandingkan dengan spektrofotometer dalam mendeteksi kadar darah pada daging puyuh yang mengalami perdarahan dan yang tidak mengalami perdarahan. Sebanyak 27 ekor burung puyuh dibagi menjadi 3 kelompok perlakuan, yaitu 9 ekor bangkai burung puyuh (mati selama 4 jam) digunakan sebagai parameter daging puyuh yang tidak mengalami perdarahan (kelompok 1), 18 ekor burung puyuh digunakan sebagai parameter daging puyuh yang mengalami perdarahan masing-masing sebanyak 9 ekor disembelih tanpa penggantungan (kelompok 2) dan disembelih dengan penggantungan (kelompok 3). Pemeriksaan kadar darah pada penelitian ini dilakukan berdasarkan uji malachite green. Kadar darah diukur berdasarkan prinsip kolorimetri menggunakan spektrofotometer yang dapat langsung menghasilkan nilai absorbansi dan kamera handphone sebagai alat pengambilan citra digital sampel. Gambar yang diperoleh kemudian diolah menggunakan software Image J. Hasil menunjukkan konsentrasi darah pada puyuh kelompok 1, kelompok 2, dan kelompok 3 yang diukur menggunakan spektrofotometer secara berturut-turut adalah 0.453 g/dl, 0.421 g/dl, dan 0.381 g/dl dan hasil menggunakan kamera handphone secara berturut-turut adalah 0.688 g/dl, 0.566 g/dl, dan 0.247 g/dl. Hasil menunjukkan adanya perbedaan nyata pada masing-masing kelompok sampel yang menggunakan spektrofotometer dan kamera handphone. Nilai absorbansi juga diuji dengan paired t-test. Hasil menunjukkan tidak ada perbedaan signifikan (p>0.05) di antara kadar darah yang diukur dengan spektrofotometer dan kamera, sehingga dapat disimpulkan bahwa metode pencitraan digital menggunakan kamera berpotensi sebagai metode alternatif spektrofotometer.
Keyword: perdarahan, darah, kolorimetri, citra digital, Image J

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