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: Produksi off-odor Daging Itik Cihateup pada Umur Pemotongan Berbeda.
Abstrak: Itik Cihateup adalah salah satu unggas lokal dari Jawa Barat. Itik Cihateup memiliki potensi sebagai penghasil daging tetapi kekurangannya yaitu sebagian konsumen tidak menyukainya karena memiliki bau tengik (off-odor). Studi sebelumnya menunjukkan bahwa bau tersebut terbentuk akibat asam lemak teroksidasi. Daging yang mengandung lemak yang tinggi dapat meningkatkan potensi terjadinya oksidasi lemak. Lemak menghasilkan senyawa-senyawa volatil yang memberikan sensasi flavor dengan karakteristik yang berbeda dari setiap spesies ternak. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi umur mulai terdeteksi off-odor agar pemberian antioksidan dapat lebih efisien dan ekonomis pada budidaya itik Cihateup. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dengan 3 perlakuan umur pemotongan yang berbeda yaitu 4, 8 dan, 12 minggu. Setiap perlakuan terdiri atas 6 ulangan. Setiap ulangan terdiri atas 13 ekor dan total itik yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 234 ekor. Penelitian ini dilakukan dalam 2 tahap, yaitu: tahap ke-1 meliputi pemeliharaan dan pemotongan, tahap ke- 2 meliputi penyiapan sampel daging paha beserta kulit, analisis kimia daging dan sensori. Peubah yang diukur adalah performa itik, karkas dan bagian karkas berdaging, kandungan gizi daging itik, kadar Fe, warna daging, komposisi asam lemak daging itik, kadar malondialdehida (MDA) dan uji mutu hedonik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa rataan konsumsi pakan itik per ekor yang dipotong pada umur 4, 8 dan 12 minggu masing-masing sebesar 625.31±0.91 g ekor-1 ; 816.19±1.46 g ekor-1; dan 993.69±0.61 g ekor-1. Bobot badan itik Cihateup umur 4, 8 dan 12 minggu masing-masing sebesar 483.92±9.31 g ekor-1; 1137.95±13.03 g ekor-1; dan 1554.64±11.35 g ekor-1. Bobot dan persentase karkas itik umur 4, 8 dan 12 minggu berturut-turut sebesar 247.25±7.70 g ekor-1 (51.18±0.75%); 640.24±11.03 g ekor-1 (56.24±1.19%); dan 909.00±19.65 g ekor-1 (58.49±1.14%). Bobot dada dan persentase dada terhadap bobot hidup yang dipotong pada umur 4, 8 dan 12 minggu masing-masing sebesar 72.41±1.74 g ekor- 1 (14.88±0.27%); 180.89±3.20 g ekor-1 (15.94±0.30%); 286.41 g ekor-1 (18.42±0.32%). Bobot paha dan persentase paha terhadap bobot hidup yang dipotong pada umur 4, 8 dan 12 minggu masing-masing sebesar 93.45±3.50 g ekor- 1 (19.32±0.55%); 181.12±6.49 g ekor-1 (15.93±0.58%); 249.87±8.51 g ekor-1 (16.08±0.58%). Bobot daging dada dan persentase daging dada terhadap bobot hidup yang dipotong pada umur 4, 8 dan 12 minggu sebesar 9.72±0.74 g ekor-1 (2.00±0.18%); 78.16±1.48 g ekor-1 (6.89±0.15%); 166.44±0.98 g ekor-1 (10.71±0.06%). Bobot daging dada dengan kulit dan persentase daging dada dengan kulit terhadap bobot hidup yang dipotong pada umur 4, 8 dan 12 minggu masingmasing sebesar 46.05±1.90 g ekor-1 (9.47±0.18%); 134.87±2.96 g ekor-1 (11.99±0.26%); 231.69±1.69 g ekor-1 (14.90±0.17%). Bobot daging paha dengan kulit dan persentase daging paha dengan kulit terhadap bobot hidup yang dipotong pada umur 4, 8 dan 12 minggu masing-masing sebesar 70.60±3.85 g ekor-1 (14.58±0.68%); 143.89±6.57 g ekor-1 (12.65±0.57%); 208.73±7.97 g ekor-1 (13.44±0.55%). Bobot kulit dada dan persentase kulit dada terhadap bobot hidup yang dipotong pada umur 4, 8 dan 12 minggu masing-masing sebesar 36.33±2.08 g ekor-1 (7.46±0.23%); 56.72±1.96 g ekor-1 (4.99±0.16%); 65.25±1.42 g ekor-1 (4.20±0.12%). Bobot tulang dada dan persentase tulang dada terhadap bobot hidup yang dipotong pada umur 4, 8 dan 12 minggu masing-masing sebesar 26.36±0.28 g ekor-1 ( 5.41±0.22%) ; 46.02±0.32 g ekor-1 ( 4.05±0.06%); 54.72±0.45 g ekor-1 ( 3.52±0.06%).
Keyword: itik lokal, malondialdehida, off-odor, oksidasi lemak, umur pemotongan

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