Judul: Cemara Mikrobiologis Udang Tambak Segera di Jawa Barat
Abstrak: Udang merupakan suatu komoditas ekspor perikanan yang menyumbang devisa pada negara yang tinggi dan mempunyai nilai niaga yang potensial. Oleh karena itu, masalah keamanan udang perlu diperhatikan. Kriteria yang sangat berpengaruh terhadap mutu udang, di antaranya adalah cemaran mikrobiologis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui adanya cemaran mikrobiologis pada udang tambak segar yang meliputi total mikroba, total Koliform, total Enterobacteriaceae, total Staphylococcus dan total E. coli serta ada tidaknya bakteri patogen seperti Salmonella, Vibrio cholerae dan Vibrio parahaemolyticus.
Keyword: 

Judul: Cemaran mikrobiologis pada beberapa udang beku
Abstrak: Di tengah melonjaknya nilai dolar terhadap rupiah, ekspor udang menjadi primadona. Peningkatan ekspor tidak akan berarti banyak tanpa diiringi dengan peningkatan kualitas. Ditolaknya produk udang beku Indonesia karena kontaminasi Salmonella (kasus tahun 1980-an) menjadi salah satu bahan pertimbangan dilakukannnya penelitian mengenai cemaran mikrobiologis udang beku. Dari kelima contoh didapatkan hasil bahwa koliform, stafilokoki, koliform fekal (E.coli), Enterobacteriaceae, masih dapat hidup pada suhu pembekuan dengan jumlah yang bervariasi antar contoh. Salmonella parathypi A dan V. parahaemolyticus bahkan masih bertahan hidup. Ini menunjukkan bahwa kondisi contoh dan lingkungan masih memungkinkan mikroba patogen untuk tumbuh. Pada penelitian ini digunakan contoh dengan kriteria: udang berkepala (Kp+) dan tanpa kepala (Kp-), berkulit (KI+) dan tanpa kulit (KI-), mentah (M) dan telah mengalami proses pencelupan panas (P). Penelitian ini menggunakan lima produk sebagai contoh yang termasuk kelompok: Kp- KI- M, Kp+ KI+ P, Kp- KI+ M, Kp+KI+ M, dan Kp- KI+ M* (ukuran lebih besar dari 10 cm). Hasil uji kuantitatif menunjukkan bahwa mikroba untuk contoh yang telah mengalami proses perebusan memenuhi standar, sedangkan keempat contoh lainnya tidak memenuhi standar. Contoh udang berkepala, berkulit dan mentah (Kp+ KI+ M) dan udang tanpa kepala, berkulit, mentah (Kp- KI+ M) mempunyai total koliform tertinggi, diikuti dengan contoh udang tanpa kepala, berukuran lebih panjang' dari 10 cm, berkulit dan mentah (Kp- KI+ M*), udang tanpa kepala, tanpa kulit dan mentah (Kp- KI- M),dan udang utuh matang (Kp+ KI+ P). Ketiga contoh terakhir mempunyai total koliform yang relatif sama. Total koliform kelima contoh yang dianalisis hampir seluruhnya tidak memenuhi standar ICMSF, kecuali contoh yang telah mengalami pemanasan. Standar untuk total koliform adalah 400 koloni/g. Total Enterobacteriaceae udang utuh lebih tinggi dibanding udang tanpa kepala. Udang berkulit tanpa kepala memiliki nilai total Enterobacteriaceae lebih tinggi daripada udang tanpa kulit dan tanpa kepala. Dari kelima contoh tidak ada yang memiliki total stafilokoki yang memenuhi standar ICMSF. Standar untuk total stafilokoki adalah 100 koloni/g. Udang yang berkulit mempunyai nilai total stafilokoki yang terendah dibanding udang berkulit. Tiga dari lima contoh memenuhi batas aman total E.coli (ICMSF, 1986), sedang dua contoh lainnya berada di atas batas aman (yaitu contoh Kp+ KI+ M dan Kp- KI+ P). Contoh udang berkepala, berkulit dan mentah (Kp+ KI+ M) memiliki total E.coli lebih tinggi dibanding contoh tanpa kepala, berkulit, dan mentah (Kp- KI+ M).
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