Judul: Mutu Mikrobiologi Beberapa Ragam Peda
Abstrak: Ikan peda merupakan salah satu produk fermentasi ikan bergaram yang banyak disukai oleh masyarakat Indonesia.Dalam pemasarannya ikan peda kurang mendapat perlakuan yang baik sehingga memungkinkan terjadinya berbagai kontaminasi. Dalam penelitian ini diamati mutu mikrobiologi empat jenis ikan peda, yaitu pada merah tidak disiangi, peda putih ukuran besar (12-15 cm) dan peda putih ukuran kecil (5-8 cm). Keempat jenis ikan peda tersebut diperoleh dari Pasar Bogor dan Pasar Lawang Seketeng.
Keyword: 

Judul: Aspek Mikrobiologi dalam Pembuatan Peda Ikan Kembung Perempuan (rastregiller Brachysoma)
Abstrak: Peda merupakan produk fermentasi tradisional yang buat dari ikan kembung (Rastrelliger sp) yang diasinkan tapi tidak dikeringkan. Pada penelitian ini digunakan ter- te- ikan kembung perempuan (Rastrelliger brachysoma) dengan dan tanpa penyiangan, dengan penambahan garam 15, 20 dan 25 persen be- rat bahan. Tahap pematangan atau fermentasi dalam keadaan vakum dilakukan selama 28 hari. Pengamatan dilakukan terhadap perubahan mikrobiologi, meliputi total mikrobe, total bakteri tahan garam, total bakteri pemecah protein, total bakteri pembentuk asam, total bakteri pemecah lemak, dan total bakteri mikroaerofilik. Parameter kimia yang diamati ialah nilai pH dan total basa nitrogen menguap. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan penyiangan menyebabkan penurunan jumlah total mikrobe, jumlah bakteri tahan garam, jumlah bakteri pembentuk asam, jumlah bakteri mikroaerofilik, dan jumlah basa nitrogen menguap. Sedangkan Jumlah bakteri pemecah lemak menjadi lebih tinggi akibat perlakuan penyiangan. Kadar garam yang semakin tinggi menyebabkan penurunan jumlah baik total mikrobe, jumlah bakteri tahan garam, Jum- lah bakteri pembentuk asam, maupun nilai pH dan jumlah basa nitrogen menguap. Pada peda yang tidak disiangi bakteri pembentuk asam jumlah terbesarnya didapati pada kadar garam 20 persen. tahan Pengamatan jumlah total mikrobe, jumlah bakteri garam, dan nilai pH pada peda dengan kadar garam 20 dan 25 persen tidak menunjukkan perbedaan. Dari hari fermentasi ke-o sampai dengan hari ke-4 penurunan ter- jumlah semua parameter mikrobiologi. Ke-8 jadi Sedangkan dari hari fermentasi ke-4 sampai dengan hari bakteri mikroaerofilik dan bakteri pemecah lemak menunjukkan kenaikan jumlah (kecuali pada kadar garam 25 persen). Total mikrobe dan bakteri mikroaerofilik pada peda yang tidak di- siangi, juga bakteri pemecah lemak, bakteri pembentuk asam, serta bakteri tahan garam pada peda yang disiangi, menurun Jumlahnya dari hari fermentasi ke-8 sampai hari ke-14. Dari hari fermentasi ke-14 sampai dengan hari ke-28, semua para- meter menunjukkan kenaikan jumlah, kecuali bakteri pemecah lemak pada peda yang tidak disiangi…dst
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