Judul: Perbedaan karakteristik fisikokimiawi dan histologi daging sapi dan daging ayam
Abstrak: Dari tahun ke tahun, produksi dan konsumsi daging men- galami peningkatan. Terlebih pada tahun-tahun terakhir ini konsumsi daging mengalami peningkatan. Dilihat dari segi harga, bahwa harga daging ayam lebih murah dibandingkan harga daging sapi. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari sifat-sifat fisik, kimiawi dan histologi daging sapi dan daging ayam agar dapat lebih dipahami perbedaan sifat-sifat daging sapi dan daging ayam, cara penanganannya dan perbedaan produk olahannya. Jenis bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah daging has dalam untuk daging sapi jenis sapi PO dan sapi Bali dan daging bagian dada jenis ayam pedaging buras. dan ayam Dari pengamatan histologi secara umum maupun dari ukuran serabut otot antara daging sapi dan daging ayam tidak berbe- da nyata. Ukuran serabut otot. berpengaruh terhadap kekera- san dan kekompakkan daging. ... T
Keyword: 

Judul: Sifat Fisik Daging dan Preferensi Konsumen Terhadap Daging Kerbau dan Sapi pada Umur Berbeda
Abstrak: Ternak kerbau memiliki potensi dijadikan alternatif pemenuhan kebutuhan protein hewani masyarakat. Namun, persepsi masyarakat masih menjadikan ternak kerbau sebagai tenaga pekerja, selain itu warna daging kerbau lebih gelap, aroma yang lebih menyengat, serat daging yang kasar dan sangat alot jika dibandingkan dengan daging sapi. Persepsi tersebut merupakan karakteritik daging yang menjadi acuan konsumen dalam memilih dan membeli daging. Sifat fisik daging dapat mempengaruhi preferensi konsumen yakni daya kesukaan dan ketidaksukaan terhadap suatu produk daging. Tujuan penelitian ini yakni untuk mengetahui sifat fisik dan preferensi konsumen terhadap daging kerbau sehingga menjadi pedoman dasar dalam pengembangan produksi daging kerbau sebagai ternak pedaging di Indonesia. Penelitian ini dibagi menjadi dua tahapan yakni tahap pertama dengan pengambilan data di dua wilayah yakni Serang dan Jakarta. Pengambilan data dengan metode wawancara mengenai penilaian masyarakat terhadap daging kerbau dan pengujian organoleptik secara hedonik dan mutu hedonik pada daging kerbau dan sapi baik umur muda maupun tua terhadap 100 orang responden. Pengujian organoleptik pada keempat daging sampel disajikan dalam bentuk segar dan matang dengan tujuan untuk membuktikan hasil yang diperoleh dari data wawancara. Tahap kedua adalah menganalisis sifat fisik dan mikroanatomi daging kerbau dan daging sapi baik umur muda dan tua yang bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan sifat fisik dan mikroanatomi antara daging kerbau dan sapi pada umur yang berbeda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persepsi masyarakat pada kedua wilayah mengatakan lebih menyukai daging sapi dibanding daging kerbau dengan jumlah persentasi yang sangat tinggi yakni 86 dan 90%. Namun hasil pengujian organoleptik menunjukkan bahwa derajat kesukaan daging kerbau dan sapi relatif sama yakni daya suka sedang. Hasil penelitian sifat fisik dan mikroanatomi daging kerbau dan daging sapi menunjukkan berbeda nyata (P<0.05) baik pada umur muda maupun tua. Daging sapi memiliki daya mengikat air dan keempukan yang lebih baik dibanding dengan daging kerbau. Berdasarkan mikroanatomi menunjukkan daging sapi memiliki tekstur yang lebih halus dibanding dengan daging kerbau.
Keyword: Karakteristik daging, kerbau, mikroanatomi daging, prefererensi konsumen, sapi

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