Judul: Tingkat Risiko Moda Transportasi Ikan (Studi Kasus: Transportasi Ikan dari Pulau Panggang ke Pasar Muara Angke).
Abstrak: Pengangkutan ikan membutuhkan moda transportasi yang cukup serta memadai agar usaha pengangkutan ikan dapat terlaksana dengan baik. Akan tetapi moda transportasi memiliki risiko selama proses tersebut berlangsung. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengidentifikasi moda transportasi ikan di Pulau Panggang ke Pasar Muara Angke dan menentukan tingkat risiko moda transportasi ikan pada aktivitas pengangkutan ikan dari Pulau Panggang ke Pasar Muara Angke. Penelitian ini menggunakan analisis penilaian risiko dengan analisis semikuantitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa moda transportasi yang digunakan dari Pulau Panggang ke Pasar Muara Angke yaitu keranjang, cool box, gerobak kayu, gerobak besi (hand truck), bak hasil tangkapan (HT), dan kapal pengangkut penumpang. Total risiko pada keseluruhan moda transportasi ikan adalah 32 risiko moda transportasi ikan. Kategori acceptable sebanyak 31 yang memiliki nilai yang berbeda-beda dan 1 kategori substantial. Acceptable memiliki arti bahwa intensitas moda transportasi yang menimbulkan risiko dikurangi seminimal mungkin, sedangkan arti dari substantial adalah diharuskan adanya perbaikan pada moda transportasi secara teknis.
Keyword: analisis risiko, moda transportasi, Pulau Panggang

Judul: Risk Mitigation for Decapterus sp. Transportation from Samudera Nizam Zachman Fishing Port to Muara Baru Fish Market
Abstrak: Pasar Ikan Modern (PIM) Muara Baru, dibangun oleh Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP) pada tahun 2019 di Penjaringan, Jakarta Utara, dan dikelola oleh PT Perikanan Indonesia (Perindo), dirancang sebagai pelopor pasar ikan modern di Indonesia dengan inspirasi dari Pasar Tsukiji di Tokyo. Pasar ini memiliki fasilitas modern seperti ice flake machine berkapasitas 10 ton, chilling room berkapasitas 30 ton, dan sistem pengelolaan limbah yang efisien. Dengan 892 kios basah, 155 kios kering, dan area bongkar muat, PIM Muara Baru bertujuan memperbarui infrastruktur dan meningkatkan produktivitas produk perikanan di Jakarta, serta mendukung pertumbuhan ekonomi dan pengembangan sektor perikanan lokal. Berdasarkan Permen KP Nomor 7 tahun 2019 tentang Penanganan dan Transportasi Hasil Perikanan menyebutkan akan pentingnya mutu produk perikanan dalam penanganan dan transportasi, serta memastikan pasar mematuhi standar keamanan dan kualitas. Adanya integrasi teknologi modern dan penerapan regulasi tersebut, diharapkan PIM Muara Baru menjadi model yang menginspirasi bagi pasar ikan lainnya di seluruh Indonesia. Laporan pendataan PIM Muara Baru tahun 2019 menunjukkan total volume ikan terjual sebesar 40.160 kg per hari. Pelabuhan Perikanan Samudera (PPS) Nizam Zachman, yang terletak 1,4 km dari PIM Muara Baru, berperan penting dalam memasok ikan ke pasar ini, dengan ikan layang sebagai produk yang dikirim. Ditemukan indikasi bahwa setibanya di PIM Muara Baru, ikan layang tersebut memiliki mutu/kualitas yang kurang baik. Hal ini dikarenakan masih terlihat bahwa moda transportasi untuk pengiriman menggunakan transportasi terbuka pick-up, ikan yang ditempatkan di tempat penyimpanan tidak sesuai dengan standar penanganan dan tidak menerapkan persyaratan rantai dingin. Apabila ikan yang dijual di PIM Muara Baru mengalami penurunan mutu, maka daya tarik konsumen untuk membeli ikan di PIM Muara Baru menjadi berkurang, dan harga ikan menjadi rendah. Kejadian ini menjadi dasar yang kuat untuk melakukan mitigasi risiko. Penelitian dilakukan dengan tujuan untuk mengidentifikasi proses penanganan dan transportasi, menghitung tingkat risiko yang mempengaruhi mutu ikan pada penanganan dan transportasi, dan menyusun rekomendasi tindakan perbaikan penanganan dan transportasi ikan layang dari PPS Nizam Zachman ke PIM Muara Baru. Pengambilan data di lapangan dilakukan pada bulan Agustus 2023 di Pelabuhan Perikanan Samudera Nizam Zachman dan Pasar Ikan Modern Muara Baru, Jakarta. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah wawancara, observasi langsung, uji organoleptik, dan studi literatur. Penelitian ini akan menerapkan Hazard Identification dengan menggunakan metode Hazard and Operability Study (HAZOP), Risk Assessment, and Risk Control (HIRARC). Tahap classify work activities merupakan tahap dalam menentukan ruang lingkup aktivitas dalam penilaian risiko. Lingkup penelitian adalah jalur transportasi ikan layang (Decapterus sp.) yang berasal dari kapal yang mendaratkan ikan di PPS Nizam Zachman menuju PIM Muara Baru. Berdasarkan identifikasi model transportasi, ditemukan dua model transportasi. Model transportasi pertama (M1) menggunakan jenis transportasi terbuka yaitu mobil dengan jenis pick-up dan model transportasi kedua (M2) menggunakan jenis transportasi Colt Double Diesel (CDD) wing box. Selanjutnya dilakukan pengamatan berulang tiga kali terhadap setiap proses transportasi yang dilakukan oleh masing-masing perwakilan perusahaan (M1 dan M2). Hazard Identification adalah sumber atau situasi yang berpotensi menimbulkan kerugian berupa penurunan mutu ikan terhadap aktivitas yang telah diperoleh kemudian dibuktikan dengan uji organoleptik yang mengacu pada Standar Nasional Indonesia (SNI) Ikan Beku 4110-2020. Dari setiap sampel yang
Keyword: transportation

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