Judul: Asesmen Risiko Histamin Ikan Tuna (Thunnus sp.) Segar berbagai Mutu Ekspor pada Proses Pembongkaran (Transit).
Abstrak: Ikan tuna merupakan komoditas ekspor kedua terbesar Indonesia setelah udang. Industri tuna dalam perkembangannya masih memiliki banyak permasalahan, antara lain semakin ketatnya persaingan dan merebaknya isu keamanan pangan, yaitu tingginya kandungan histamin dan logam berat. Dampak dari permasalahan ini adalah timbulnya hambatan ekspor produk ikan tuna Indonesia di pasaran dunia terutama Uni Eropa. Untuk mengatasi permasalahan tersebut perlu adanya suatu upaya pendekatan risk assessment sesuai rekomendasi Food and Agriculture Organization (FAO) sejak tahun 1995 untuk menganalisis bahaya peningkatan kadar histamin pada tuna agar dapat dilakukan manajemen resikonya. Penelitian ini dilakukan dalam tiga tahap, yaitu tahap pengamatan proses penanganan ikan tuna saat pembongkaran (transit) sampai penerimaan bahan baku oleh perusahaan, tahap penilaian sanitasi, higiene (kapal) dan kelayakan dasar (transit dan alat distribusi/transportasi) menggunakan daftar penilaian unit pengolahan ikan yang diterbitkan oleh Direktorat Jenderal Pengolahan dan Pemasaran Hasil Perikanan tahun 2007, serta tahap asesmen risiko bahaya histamin pada ikan tuna berbagai kualitas ekspor. Asesmen risiko bahaya histamin dilakukan dengan menggunakan konsep risk assessment secara semi kuantitatif yang terdiri dari hazard identification, exposure assessment atau dose respone, hazard characterization serta risk characterization dari risiko bahaya histamin pada ikan tuna berbagai kualitas ekspor. Untuk mendukung hasil evaluasi risiko dilakukan analisis kimia kadar histamin dengan metode spektrofluorometri, dan analisis mikrobiologi menggunakan uji Total Plate Count (TPC) dan uji Niven agar (untuk mengetahui jumlah bakteri penghasil histamin) Hasil evaluasi bahaya kadar histamin menunjukkan bahwa kadar histamin ikan tuna berbagai kualitas mutu ekspor masih berada pada batas aman untuk dikonsumsi (grade A memiliki rataan kadar histamin sebesar 1,11 ppm, grade B 1,77 ppm, grade C 2,64 ppm dan grade D 2,52 ppm). Perbedaan jumlah TPC seiring dengan perbedaan kualitas mutu ikan tuna. Total mikroba ikan grade A adalah 1,7 x102 CFU/ml, grade B sebesar 2,3 x102 CFU/ml dan grade C dan D adalah 3,9 x102 CFU/ml dan 21,1 x102 CFU/ml. Jumlah bakteri penghasil histamin terendah didapatkan dari Ikan tuna dengan kualitas grade A yaitu sebesar 0,3 x102 CFU/ml, sedangkan ikan tuna dengan grade C dan D memiliki jumlah bakteri penghasil histamin terbanyak, yaitu masing-masing sebesar 1,9 x102 CFU/ml dan 1,5x102 CFU/ml. Hasil asesmen risiko bahaya kadar histamin menunjukkan bahwa kadar histamin berdasarkan spreadsheet tool ikan tuna berbagai kualitas mutu ekspor masih berada pada batas aman untuk dikonsumsi.
Keyword: 

Judul: Asesmen Risiko Histamin Selama Proses Pengolahan pada Industri Tuna Loin.
Abstrak: Industri tuna di Indonesia memiliki beberapa kendala yaitu persaingan ekspor ikan tuna yang semakin ketat, isu global keamanan pangan (food safety) dan isu lingkungan. FAO melalui Codex Alimentarius merekomendasikan melakukan risk analysis (risk assesment, risk management, dan risk communication) untuk mengendalikan bahaya keamanan pangan. Evaluasi risiko bahaya keamanan pangan di industri tuna diawali dengan menganalisis kelayakan dasar yang terdapat pada proses pengolahan tuna, dilanjutkan dengan melakukan asesmen risiko. Tujuan dilaksanakannya penelitian ini adalah memperkirakan risiko perkembangan histamin pada proses pengolahan ikan tuna loin di PT. X, Kawasan Industri Muara Baru, Jakarta. Penelitian ini dilakukan pada salah satu perusahaan pengolahan tuna loin di Muara Baru, Jakarta. Penelitian terdiri dari dua tahap, yaitu tahap pengamatan proses pengolahan tuna loin beku dan tahap analisis risiko bahaya histamin. Proses pengolahan tuna loin beku diamati berdasarkan tahap-tahapnya, kemudian digambarkan dalam bentuk diagram alir (flow chart). Asesmen risiko bahaya peningkatan kadar histamin dan kontaminasi mikroba dilakukan secara semi kuantitatif dengan cara melihat hazard identification, hazard characterization, exposure assessment dan risk characterization. Proses pengolahan dilakukan dengan waktu cukup cepat dan dalam kondisi dingin (0–10 oC). Penilaian kelayakan dasar terhadap unit pengolahan ikan (UPI) menunjukkan adanya beberapa penyimpangan, antara lain terdapat 11 penyimpangan minor, 6 penyimpangan mayor dan 4 penyimpangan serius. Berdasarkan penyimpangan tersebut, maka PT. X dikategorikan sebagai UPI dengan nilai kelayakan dasar C (cukup). Identifikasi bahaya (hazard identification) dalam bidang industri tuna pada penelitian ini, dilakukan terhadap bahaya histamin. Hasil penelitian penaksiran bahaya (exposure assesment) yang dilakukan menunjukkan rata-rata kadar histamin pada saat penerimaan bahan baku adalah sebesar 8,03 ppm, tahap pembentukan tuna loin adalah 9,16 ppm dan tahap pembungkusan produk adalah 9,18 ppm. Jumlah bakteri secara umum pada tahapan penerimaan bahan baku ratarata (log TPC) sebesar 4,58 (3,6x104 CFU/ml), pada tahapan pembentukan loin sebesar 5,33 (2,1x105 CFU/ml) dan pada tahap pembungkusan sebesar 5,88 (4,5x105 CFU/ml). Jumlah bakteri penghasil histamin pada tahapan penerimaan bahan baku rata-rata (log TPC) sebesar 3,51 (3,3x103 CFU/ml), pada tahapan pembentukan loin sebesar 3,65 (4,5x103 CFU/ml) dan pada tahap pembungkusan sebesar 4,29 (1,9x104 CFU/ml). Hasil karakterisasi bahaya dari tahap penerimaan bahan baku sampai proses pembungkusan menunjukkan bahwa produk tuna loin yang diproduksi masih aman untuk dikonsumsi. Hasil karakterisasi risiko menunjukkan bahwa ranking risiko bahaya histamin bagi penduduk Amerika Serikat masih tergolong dalam kategori sedang dengan perkiraan dari 290 juta penduduk Amerika Serikat jumlah penduduk yang dapat terkena bahaya adalah sebesar 24.400 jiwa.
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