Judul: Kandungan Mineral Makro-Mikro dan Total Karotenoid Telur Keong Mas (Pomacea canaliculata) dari Kolam Budidaya FPIK IPB
Abstrak: Keong mas (Pomacea canaliculata) mudah sekali ditemukan di persawahan atau di tepi perairan menggenang di Indonesia. Keong mas selama hidupnya mampu menghasilkan telur sebanyak 15-20 kelompok yang tiap kelompok berjumlah kurang lebih 500 butir. Telur keong mas di Indonesia telah dimanfaatkan sebagai kerupuk dan jus (minuman sehat) yang diduga karena kandungan mineral (kalsium) yang tinggi dan pupuk zat perangsang tumbuh (ZPT) organik yang diduga karena kandungan karotenoid yang tinggi. Kajian ilmiah mengenai kandungan gizi telur keong mas belum dilakukan di Indonesia. Informasi yang tersedia merupakan pembuktian empiris dari pengalaman para pengguna sehingga pengujian ilmiah perlu dilakukan lebih lanjut terhadap telur keong mas. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kandungan mineral makro-mikro dan total karotenoid telur keong mas (Pomacea canaliculata). Penelitian diawali dengan pengumpulan data-data berupa ukuran morfometrik dan bobot kelompok telur keong mas, selanjutnya dilakukan analisis proksimat, analisis mineral, dan analisis total karotenoid. Pengumpulan data-data berupa ukuran morfometrik, bobot, hasil analisis proksimat, mineral, dan total karotenoid dilakukan pada kondisi segar. Telur keong mas diperoleh dari area kolam pemancingan Kelurahan Situ Gede, Bogor Barat, Kota Bogor dan Kolam Percobaan Budidaya, Departemen Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Satu kelompok telur keong mas memiliki panjang rata-rata 3,7±0,7 cm; lebar rata-rata 2,2±0,3 cm; tinggi rata-rata 1,2±0,3 cm; dan bobot rata-rata 4,4±1,4 gram. Hasil analisis proksimat telur keong mas yakni kadar air 75,55±3,20%, kadar abu 13,81±3,37%, kadar protein 3,32±0,22%, kadar lemak 0,19±0,00%, dan kadar karbohidrat 7,12±0,11%. Kadar abu telur keong mas (13,81±3,37%) lebih tinggi dibandingkan kadar abu daging keong mas (3,20%), telur ikan tongkol como (1,79%), telur bulu babi (2,25%), dan telur ikan patin (0,48-3,98%). Kandungan mineral makro telur keong mas dari yang tertinggi hingga terendah yaitu kalsium (17.925,18±116,64 ppm), natrium (402,92± 4,55 ppm), kalium (252,02±12,06 ppm), fosfor (197,28±0,33 ppm), dan magnesium (112,29±0,36 ppm). Kandungan kalsium telur keong mas lebih tinggi dibandingkan kandungan kalsium telur ikan belanak dan daging keong mas. Kandungan kalsium yang tinggi pada telur keong mas disebabkan adanya cangkang pada telur keong mas. Kandungan mineral mikro telur keong mas dari yang tertinggi hingga terendah yaitu tembaga (10,16±0,33 ppm), besi (7,83±0,14 ppm), dan seng (5,28±0,05 ppm). Total karotenoid telur keong mas yaitu 313,48±19,73 ppm, lebih tinggi dibandingkan total karotenoid wortel dari berbagai hibrid (60,21±0,66--79,47±0,42 ppm) dan telur ikan salmon chinook (Oncorhynchus tshawytscha) (17,9 ppm).
Keyword: 

Judul: Karakterisasi dan Identifikasi Senyawa Aktif Ekstrak Pigmen Telur Keong Mas (Pomacea canaliculata)
Abstrak: Keong mas (Pomacea canaliculata) diketahui menjadi hama bagi tanaman padi karena kemampuan adaptasi dan daya reproduksi yang tinggi. Salah satu upaya untuk memberantas hama keong mas dengan memanfaatkan telor keong mas untuk bahan baku produk dalam bidang industri pangan maupun kesehatan. Tujuan penelitian ini yaitu mengidentifikasi senyawa aktif yang terkandung dalam ekstrak pigmen telur keong mas. Metode penelitian yang digunakan meliputi ekstraksi pigmen menggunakan aseton dan metanol, analisis fitokimia, penentuan pigmen secara kualitatif dengan KLT dan penentuan senyawa aktif secara semi kuantitatif dengan LC-MS/MS. Hasil identifikasi pada ekstrak metanol pigmen telur keong mas menunjukkan adanya senyawa aktif berupa pigmen yaitu 11 pigmen karotenoid golongan xantofil, 2 pigmen karotenoid golongan karoten, dan 7 senyawa aktif berupa non pigmen, sedangkan pada ekstrak aseton menghasilkan 11 pigmen karotenid golongan xantofil dan 6 senyawa aktif berupa non pigmen.
Keyword: karotenoid, LC-MS/MS, senyawa aktif, telur keong mas (Pomacea canaliculata)

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