Judul: Tinjauan pengetahuan, sikap dan praktek penjamah makanan tentang keamanan pangan dan sanitasi di rumah makan sekitar Kampus IPB Darmaga
Abstrak: Tujuan umum dari penelitian ini adalah untuk mengkaji pengetahuan, sikap dan praktek penjamah makanan tentang keamanan pangan serta menganalisis cemaran mikrobiologis yang terkandung di dalam makanan, air, peralatan dan penjamah Rumah Makan di sekitar kampus IPB Darmaga. Tujuan khusus penelitian ini adalah: Mengkaji karakteristik penjamah makanan, mengkaji tingkat pengetahuan, sikap, praktek penjamah makanan tentang keamanan pangan, mengkaji cemaran mikrobiologis yang terkandung dalam makanan, alat makan, air serta mengkaji cemaran mikrobiologis pada penjamah makanan. Penelitian dilaksanakan di tiga buah rumah makan di sekitar kampus IPB Darmaga, jalan Babakan Raya, Kelurahan Babakan, Kecamatan Darmaga, Kabupaten Bogor. Analisis mikroba dilakukan di Laboratorium Higiene dan Sanitasi Departemen Gizi Masyarakat, Fakultas Ekologi Manusia, IPB. Penelitian dilaksanakan pada bulan Juli hingga September 2010. Rumah makan yang akan diamati adalah kelompok Rumah Makan Padang, kelompok Warung Sunda, dan kelompok Warung Tegal. Rumah makan yang dijadikan sampel adalah rumah makan yang ramai dikunjungi yakni paling tidak dalam sehari dikunjungi lebih dari 50 orang pengunjung serta rumah makan tersebut bersedia untuk dijadikan lokasi penelitian. Masing-masing kelompok diambil satu sampel rumah makan yang dilakukan secara acak sederhana. Dengan demikian didapatkan lokasi penelitian sebanyak 3 buah rumah makan, yang mewakili tiap-tiap kelompok tersebut.
Keyword: 

Judul: Analisis Pengetahuan, Sikap, dan Praktik tentang Keamanan Pangan Penjamah Makanan Kantin di dalam Kampus Institut Pertanian Bogor
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengetahuan, sikap, dan praktik keamanan pangan dari penjamah makanan di kantin dalam kampus Institut Pertanian Bogor. Desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional study dengan responden sebanyak 65 orang penjamah makanan. Penelitian dilaksanakan di kantin dalam kampus Institut Pertanian Bogor dari bulan April – September 2016. Hasil uji deskriptif menunjukkan bahwa 56.9% penjamah makanan memiliki pengetahuan keamanan pangan yang baik, 58.5% penjamah makanan memiliki sikap keamanan pangan yang sedang dan 55.4% penjamah makanan memiliki praktik keamanan pangan yang sedang. Hasil analisis bivariate menggunakan uji korelasi Spearman menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara pengetahuan dan sikap (p=0.001, r=0.418), namun tidak terdapat hubungan yang signifikan baik antara pengetahuan dan praktik (p=0.884, r=- 0.018), maupun sikap dan praktik (p=0.644, r=0.058).
Keyword: Kantin, Keamanan Pangan, Pengetahuan, Praktik, Sikap

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