Judul: Penurunan Bau Amis dan Kadar Malondialdehida Daging Itik Cihateup dengan Pemberian Daun Beluntas dan Kenikir
Abstrak: Itik Cihateup berpotensi sebagai penghasil daging tetapi dagingnya memiliki bau tak sedap. Penelitian terdahulu menunjukkan bahwa komponen bau tidak sedap terbentuk saat asam lemak teroksidasi. Penelitian ini bertujuan untuk melindungi komponen asam lemak tak jenuh pada daging itik lokal dari oksidasi dengan menggunakan beluntas dan kenikir sebagai sumber antioksidan alami. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dengan 7 perlakuan dan 5 ulangan. Perlakuan yang diberikan adalah Kn= pemberian pakan komersial, B1= komersial + beluntas 1% selama 1 minggu, B2= komersial + beluntas 1% selama 2 minggu, B3= komersial + beluntas 1% selama 3 minggu, K1= komersial + kenikir 1% selama 1 minggu, K2= komersial + kenikir 1% selama 2 minggu, dan K3= komersial + kenikir 1% selama 3 minggu minggu sebelum panen (10 minggu). Penelitian ini dilakukan dengan 2 tahap, yaitu tahap 1 pembuatan tepung daun dan analisis kandungan senyawa fenolik dan tanin, tahap 2 pemeliharaan itik dan analisis daging bagian paha. Itik yang digunakan adalah itik Cihateup sebanyak 35 ekor. Peubah yang diukur adalah performa itik (konsumsi pakan, konsumsi fenolik, konsumsi tanin, bobot badan, dan konversi pakan) maupun kualitas karkas (persentase bobot karkas, lemak abdomen, daging-tulang dada dan paha), kadar air, kadar lemak, kadar malondiadehida (MDA), komposisi asam lemak, dan uji hedonik daging paha. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberian tepung daun beluntas dan kenikir tidak berpengaruh terhadap performa itik, kualitas karkas, maupun kadar air dan kadar lemak daging itik. Berdasarkan hasil analisis pada daging itik menunjukkan bahwa itik yang mendapat beluntas dan kenikir mengandung persentase asam lemak tidak jenuh yang lebih tinggi, kadar MDA lebih rendah, dan tingkat kesukaan bau pada daging matang lebih tinggi. Hasil ini membuktikan bahwa kandungan antioksidan pada beluntas dan kenikir dapat melindungi asam lemak tidak jenuh dari oksidasi, pembentukan MDA, dan meningkatkan penerimaan bau daging itik. Disimpulkan bahwa pemberian beluntas selama 3 minggu atau kenikir selama 2 minggu dapat menurunkan bau amis pada daging itik lokal.
Keyword: beluntas, kenikir, komposisi asam lemak, malondialdehida

Judul: Bau daging dan performa itik akibat pengaruh perbedaan galur dan jenis lemak serta kombinasi komposisi antioksidan (Vitamin A, C, dan E) dalam pakan
Abstrak: Tujuan utama penelitian ini adalah mengkaji penggunaan antioksidan untuk mengurangi atau menghilangkan bau amis/anyir (off-odor) daging ternak itik. Penelitian ini dilaksanakan dalam dua percobaan. Percobaan pertama menetapkan galur ternak dan jenis lemak pakan yang menghasilkan intensitas off-odor daging itik yang lebih kuat. Percobaan menggunakan rancangan faktorial dua faktor, yaitu faktor galur ternak dan faktor jenis lemak pakan dalam Rancangan Acak Lengkap. Faktor pertama dalam percobaan ini adalah dua galur ternak itik yaitu galur alabio dan galur cihateup, masing-masing sebanyak 40 ekor jantan. Faktor kedua yaitu empat macam ransum berdasarkan penggunaan jenis lemak dalam ransum, yaitu ransum tanpa penambahan sumber lemak (kontrol, Ko), ransum dengan pemberian lemak sapi (LS), minyak kedelai (MKd), dan minyak kelapa (MKp). Pemakaian masing-masing jenis lemak dalam ransum sebanyak 7.5 persen. Variabel yang dipelajari meliputi performa ternak, konsentrasi lemak dan komposisi asam-asam lemak, intensitas dan kualitas off-odor daging. Analisis sensori dilaksanakan dengan melibatkan 10 -14 panelis terlatih yang melakukan pengujian dengan metode uji ranking, skalar dan deskripsi. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa perbedaan galur ternak dan jenis lemak pakan tidak saling berinteraksi dalam mempengaruhi performa ternak dan kandungan lemak. Itik cihateup memiliki intensitas off-odor daging yang lebih tinggi (P < 0.05) daripada itik alabio. Analisis sensori deskriptif memperlihatkan bahwa jenis off-odor pada daging itik terdiri atas bau tengik (rancid), bau amis (fishy), bau lemak (fatty), bau jamur (moldy), bau langu (beany), dan bau tanah (earthy). Penggunaan minyak kelapa di dalam ransum ternak, menghasilkan bau fishy yang semakin kuat, baik pada itik alabio maupun pada itik cihateup. Hasil dari percobaan pertama diperoleh bahwa itik galur cihateup yang diberi ransum yang memakai minyak kelapa memiliki intensitas off-odor daging yang sangat kuat. Percobaan kedua menggunakan sebanyak 80 ekor itik cihateup jantan yang diberi ransum mengandung minyak kelapa. Pengujian yang dilakukan adalah efektivitas suplementasi antioksidan berbasis pada α-tokoferil asetat (vitamin E, 400 IU/kg) yang dikombinasikan dengan vitamin A (20 000 IU/kg) dan atau vitamin C (250 mg/kg). Hasil penelitian memperlihatkan bahwa suplementasi antioksidan tidak mempengaruhi performa ternak dan komposisi asam-asam lemak, tetapi nyata (P < 0.05) dalam mempengaruhi konsentrasi lemak daging, hati, kulit, dan tunggir. Penggunaan kombinasi antioksidan vitamin E dengan C, tidak saja menurunkan konsentrasi kandungan lemak, tetapi juga memberi pengaruh yang nyata dalam mengurangi intensitas offodor daging itik. Hasil penelitian juga memperlihatkan bahwa suplementasi antioksidan vitamin E, baik tunggal ataupun dalam bentuk kombinasi dengan vitamin A atau C, dapat mempertahankan stabilitas lipid daging.
Keyword: Meat off-odor, Alabio duck, Cihateup duck, Dietary fats, Antioxidants, Reaksi Mailard, Degradasi lipid, Oksidasi lipid, Interaksi vitamin

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