Judul: Identifikasi titik kritis traceability menggunakan metode pendekatan Failure Modes Effects and Criticality Analysis (FMECA) pada industri pengolahan udang breaded di PT Y
Abstrak: Identifikasi titik kritis traceability digunakan untuk menganalisis dan mengidentifikasi titik kritis pada implementasi internal treacibility dalam proses produksi di perusahaan dengan menggunakan metode Failure Modes, Effect and Criticaly analysis (FMECA). Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah menggunakan metode FMECA untuk menganalisis dan mengidentifikasi titik kritis pada implementasi internal treaceability dalam proses produksi udang breaded di PT Y.
Keyword: 

Judul: Model Kemampuan Telusur pada Industri Tepung Ikan
Abstrak: Kemampuan telusur merupakan sistem yang mampu melacak produk pada seluruh rantai distribusi, memberikan informasi tentang bahan baku, dan memahami serta mengkomunikasikan dampak dari cara produksi dan distribusi terhadap mutu dan keamanan pangan. Model ini dapat mengidentifikasi kode produk yang bermasalah di konsumen sehingga dapat ditindaklanjuti dengan cepat. Keuntungan mengetahui produk yang bermasalah secara pasti adalah dapat meminimasi penarikan produk dan meminimasi kerugian. Penelitian ini melakukan penentuan titik kritis sistem kemampuan telusur di UD Hijau Daun Sidoarjo. Pengolahan data dimulai dari pengamatan proses produksi dan penentuan fungsi ID. Setelah dilakukan penentuan fungsi ID, data diolah menjadi bentuk kuesioner yang diisi oleh pakar. Pakar yang terlibat dalam penelitian ini mewakili pelaku usaha (UD Hijau Daun), penentu kebijakan (Balai Karantina Ikan, Pengendalian Mutu, dan Keamanan Hasil Perikanan Kelas I Surabaya) dan akademisi (Dosen Teknologi Hasil Perikanan Institut Pertanian Bogor). Pemilihan pakar dilakukan berdasarkan reputasi, kedudukan, dan pemahaman terhadap objek penelitian. Pakar menentukan nilai severity, occurance dan detection. Nilai severity kemudian diterjemahkan ke dalam tabel military standard 1629A menjadi level tingkat kepelikan. Nilai occurance diterjemahkan ke dalam tabel military standard 1629A menjadi peluang terjadi. Nilai severity, occurance dan detection paling tinggi adalah 10. Setelah nilai severity, occurance dan detection ditentukan dilakukan perhitungan risk probability number (RPN) dengan cara mengalikan severity, occurance dan detection. Kuesioner pakar menghasilkan area kritis unacceptable yang dapat dilihat pada matriks analisis kritikal. Ketiga pakar memiliki pandangan berbeda dalam penentuan area unacceptable, namun demikian pada poin 6.20 (salah pengambilan bahan baku sehingga bahan baku tidak FIFO) ketiga pakar sepakat untuk memasukkan poin tersebut sebagai area unacceptable. Nilai RPN yang didapat menujukkan tingkat resiko sistem kemampuan telusur. Semakin tinggi RPN maka semakin tinggi resiko kegagalan sistem kemampuan telusur tersebut. Setelah diketahui area kritis, langkah selanjutnya adalah melakukan analisis efek lokal dan global. Analisis efek ini diperlukan untuk penentuan tindakan perbaikan. Tindakan perbaikan yang diusulkan ke UD Hijau Daun merupakan perbaikan menyeluruh. Usulan perbaikan berdasarkan kekurangan yang selama ini ada di UD Hijau Daun. Penelitian ini melakukan perbaikan dengan cara memperbaiki skema proses produksi dengan bantuan BPMN (Business Process Model and Notation) untuk membuat model bisnis proses.
Keyword: FMECA, kemampuan telusur, tepung ikan

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