Judul: Analisis Kesempurnaan Pengeluaran Darah Puyuh Menggunakan Kamera Berbasis Kolorimetri
Abstrak: Kasus penjualan daging bangkai membuat kesadaran masyarakat meningkat karena daging bangkai memiliki aspek kehalalan dan keamanan yang tidak terjamin. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menentukan hewan yang mati sebelum disembelih adalah melalui pengukuran kadar darah dalam daging. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis kesempurnaan pengeluaran darah puyuh sembelih digantung, sembelih tidak digantung dan puyuh bangkai menggunakan kamera berbasis kolorimetri. Ekstrak sampel daging yang direaksikan dengan Malachite Green dan H2O2 diuji menggunakan spektrofotometer dan kamera. Hasil gambar diolah menggunakan ImageJ. Konsentrasi darah yang diukur menggunakan spektrofotometer pada daging yang telah disembelih dengan proses digantung, daging puyuh yang disembelih tanpa digantung, daging bangkai 4 jam, dan daging bangkai 8 jam masing-masing adalah 0.35%; 0.38%, 0.40%; 0.41% dan menggunakan kamera mobile phone adalah 0.22%; 0.50%; 0.63%; 0.68%. Hasil menunjukkan bahwa konsentrasi darah antara daging bukan bangkai dan daging bangkai memiliki perbedaan yang signifikan (P<0.05), baik diukur menggunakan spektrofotometer maupun kamera. Daging puyuh setelah disembelih dengan proses digantung memiliki konsentrasi paling rendah sedangkan daging dari puyuh bangkai memiliki konsentrasi darah paling tinggi. Simpulan dari penelitian ini adalah penggunaan kamera mobile phone dapat menjadi alat alternatif untuk mengukur konsentrasi darah puyuh, sehingga dapat membedakan daging puyuh yang disembelih dan daging puyuh bangkai.
Keyword: daging puyuh, kamera, kolorimetri, konsentrasi darah, pengeluaran darah

Judul: Upaya Deteksi Kesempurnaan Pengeluaran Darah dalam Daging Puyuh Menggunakan Pencitraan Digital.
Abstrak: Kasus penjualan daging bangkai di pasaran membuat masyarakat menjadi resah, dikarenakan aspek kehalalan dan keamanannya yang tidak terjamin. Tujuan dari penelitian ini adalah menghitung konsentrasi darah dalam daging burung puyuh yang nilainya tergantung pada kesempurnaan pengeluaran darah menggunakan alat spektrofotometer dan scanner. Ekstrak daging ditambah dengan malachite green, H2O2 dan KMnO4. Malachite green akan berkompetisi dengan hemoglobin untuk mengikat oksigen, apabila terdapat darah dalam daging maka hemoglobin akan mengikat oksigen sehingga malachite green tidak teroksidasi dan tetap berwarna hijau. Nilai konsentrasi darah dalam daging yang disembelih kemudian digantung, tanpa digantung, dan daging bangkai setelah kematian 4 dan 8 jam menggunakan alat spektrofotometer secara berurutan adalah 0.38%a, 0.40%ab, 0.42%b, 0.47%c. Konsentrasi darah dalam daging menggunakan scanner secara berurutan adalah 1.06%a, 1.10%a, 1.35%b, 1.38%b. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa konsentrasi darah antara daging bangkai dan bukan bangkai dapat dibedakan dengan nyata menggunakan spektrofotometer dan scanner, sehingga scanner dapat dijadikan alternatif alat untuk membedakan antara daging puyuh yang disembelih dengan daging bangkai.
Keyword: bangkai, hemoglobin, ImageJ, malachite green, scanner

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