Judul: Histamin Tuna (Thunnus sp) dan Identifikasi Bakteri Pembentuknya pada Kondisi Suhu Penyimpanan Standar
Abstrak: Banyak industri pangan dunia tidak sepenuhnya mematuhi ketentuan cara pengolahan pangan yang baik, begitu juga dengan industri perikanan tuna karena tingginya kadar histamin. Amerika Serikat dan Uni Eropa menetapkan regulasi tentang suhu penanganan tuna untuk menghambat pembentukan histamin melalui risk analysis, namun tidak demikian dengan Indonesia. Risk analysis belum banyak digunakan dalam pengambilan keputusan dan perumusan regulasi, padahal ikan tuna merupakan komoditi ekspor kedua terbesar untuk produk perikanan di Indonesia, sehingga aturan tentang histamin seharusnya dibuat berdasarkan pendekatan ilmiah untuk menghindari penolakan terkait dengan histamin. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis pembentukan histamin pada bagian tubuh ikan tuna yang berbeda dengan lama penyimpanan dan suhu penyimpanan standar serta mengidentifikasi bakteri pembentuknya. Penelitian dilakukan dalam empat tahap, yaitu: preparasi sampel, penyimpanan sampel, analisis kimia dan mikrobiologi, yakni analisis kadar histamin, kadar Total Volatile Base (TVB), angka lempeng total dan bakteri pembentuk histamin, serta isolasi, karakterisasi, dan identifikasi bakteri. Faktor penelitian ini terdiri dari bagian daging tuna (ekor dan perut), lama penyimpanan (0, 2, dan 7 hari), serta suhu penyimpanan (4-5 ºC dan (-2)-1 ºC). Kualitas daging tuna bagian ekor yang disimpan pada suhu 4-5 ºC dan (-2)-1 ºC serta tuna bagian perut yang disimpan pada (-2)-1 ºC selama 7 hari masih sangat bagus karena mengandung histamin tidak melebihi 50 ppm, sedangkan daging bagian perut yang disimpan pada suhu 4-5 0C mengandung histamin melebihi 50 ppm pada penyimpanan hari ke-7, sehingga waktu penyimpanan pada suhu 4-5 0C untuk konsumsi harus di bawah 7 hari atau diduga hingga 6 hari. Isolasi, karakterisasi, dan identifikasi yang dilakukan terhadap bakteri pembentuk histamin menunjukkan bahwa Pseudomonas putida dengan persentase identifikasi sebesar 99,6% dan 99,7% atau dianggap sebagai very good identification serta Raoultella ornithinolytica dengan persentase identifikasi sebesar 99,9% merupakan bakteri pembentuk histamin tuna.
Keyword: 

Judul: Analisis Histamin Tuna (Thunnus sp.) dan Bakteri Pembentuknya pada Beberapa Setting Standar Suhu Penyimpanan).
Abstrak: Histamin merupakan salah satu permasalahan dalam industri tuna Indonesia. Standar kadar histamin di negara tujuan ekspor yaitu Uni Eropa dan Amerika berkaitan dengan standar suhu optimal penanganan ikan tuna yang dapat mempertahankan kadar histamin ikan tuna dalam batas aman konsumsi. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji perkembangan histamin ikan tuna dan bakteri pembentuknya serta parameter total bakteri (TPC) dan indeks kesegaran TVB dalam setting standar suhu penyimpanan (0-1) °C, 4 °C, dan 30 °C sehingga dapat menentukan suhu penyimpanan tuna yang optimal. Perlakuan yang diberikan pada ikan tuna dalam penelitian ini adalah perbedaan suhu, yakni suhu (0-1) °C, 4 °C, dan 30 °C dan kelompok bagian tubuh depan, perut, dan ekor yang disimpan selama 24 jam, kemudian diuji dengan beberapa parameter, yakni analisis kadar histamin, jumlah bakteri pembentuk histamin, Total Volatile Base (TVB), dan total mikroba (TPC). Kadar histamin pada suhu perlakuan (0-1) °C (2,16-3,02 ppm) dan 4 °C (2,61-3,91 ppm) berbeda nyata dengan 30 °C (>1000 ppm) yang telah melampaui batas maksimal kadar histamin. Kadar TVB suhu (0-1) °C (8,39-11,23 Mg N/100g), 4 °C (11,07-13,52 Mg N/100g), dan 30 °C (43,01-48,40 Mg N/100g) saling berbeda nyata satu sama lain, namun tuna dengan perlakuan suhu (0-1) °C dan 4 °C masih berada dalam batas aman konsumsi dan berada dalam kategori sangat segar dan segar. Bagian perut memiliki kadar TVB tertinggi pada tiap suhu perlakuan. Nilai log Total Plate Count (TPC) perlakuan suhu (0-1) °C dan 4 °C berbeda nyata dan memiliki kisaran antara 4,38-4,47, sementara perlakuan suhu 30 °C, nilai log TPC TBUD. Nilai log jumlah Bakteri Pembentuk Histamin (BPH) perlakuan suhu (0-1) °C dan 4 °C berbeda nyata dan memiliki kisaran antara 3,58-3,68 dan 3,83-3,91, sementara nilai log BPH pada perlakuan suhu 30 °C TBUD. Suhu (0-1) °C dan 4 °C dapat melindungi ikan tuna dengan baik berdasarkan parameter yang diujikan selama 24 jam, sementara bagian perut ikan tuna merupakan bagian yang paling rentan terhadap penurunan mutu sehingga dibutuhkan penanganan khsusus untuk menjaga kualitas agar tetap aman untuk dikonsumsi. Penelitian lebih lanjut sangat diperlukan dengan penambahan perlakuan lama waktu penyimpanan sehingga didapatkan data yang dapat menggambarkan perubahan mutu ikan tuna dalam masa penyimpanan saat transportasi berlangsung.
Keyword: 

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