Judul: Kandungan Bahan Berbahaya Pada Kuliner Mie Aceh Dan Dampaknya Bagi Kesehatan Masyarakat Di Kota Blang Pidie
Abstrak: Mie Aceh adalah Mie yang disajikan dengan bumbu khusus Aceh dan bahan baku Mie basah. Mie Aceh sangat disukai oleh masyarakat Aceh. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan analisis tirtrimetri, photometri dan kualitatif. Masalah penggunakan air abu, boraks dan formalin pada Mie Aceh yang beredar di Kota Blang Pidie Provinsi Aceh perlu diteliti. Setelah dilakukan wawancara dengan 10 responden produsen Mie di Kota Blang Pidie, ada tiga faktor yang diidentifikasi penyebab produsen Mie menggunakan air abu dan formalin. Ketiga faktor adalah faktor ekonomi, faktor pengetahuan dan faktor kebutuhan adonan. Analisis laboratorium dilakukan untuk melihat kandungan air abu, boraks dan formalin pada Mie Aceh. Hasil analisis air abu terhadap 25 sampel (100%) Mie Aceh dengan indikator uji natrium karbonat menunjukan kandungan berkisar antara 0.22 % b/b-0.27 % b/b. Hasil uji boraks terhadap 25 sampel Mie Aceh (100%) menunjukkan hasil negatif. Hasil uji formalin terhadap 25 sampel (100%) menunjukkan hasil positif (100%) dengan kandungan formalin masing-masing sampel >4 mg/L. Dengan demikian menunjukkan bahwa Mie Aceh yang beredar di Kota Blang Pidie kurang aman untuk dikonsumsi juga berbahaya bagi kesehatan masyarakat. Dampak kesehatan dikeluhkan oleh konsumen setelah konsumsi Mie Aceh adalah hilangnya nafsu makan, sakit perut, perih tenggorokan, batuk dan badan lemas. Penyebab paling penting dari dampak kesehatan yang timbul disebabkan oleh kandungan kimia formalin. Kondisi sosial responden konsumen Mie Aceh di Kota Blang Pidie didominasi oleh responden berpendidikan menengah Atas dan perguruan Tinggi, pendapatan di bawah 1 juta, dengan pekerjaan swasta tanpa tanggungan dan yang mengkonsumsi Mie Aceh 3-4 kali atau lebih dari 4 kali dalam seminggu.
Keyword: air abu, boraks, formalin, Mie Aceh, Mie basah

Judul: Perilaku pengetahuan keamanan pangan konsumen keluarga prasejahtera dan sejahtera I dari produk mie dan tahu
Abstrak: Informasi perilaku dan pengetahuan konsumen terhadap keamanan pangan, khususnya produk mie dan tahu, dapat digunakan sebagai referensi dalam upaya mengubah perilaku dan penyadaran masyarakat mengenai keamanan pangan. Selain itu pula secara tak langsung membantu upaya pemerintah dalam memutuskan rantai perdagangan bahan kimia berbahaya. Tujuan penelitian ini adalah mempelajari perilaku dan pengetahuan keamanan pangan konsumen produk mie dan tahu, disamping itu juga mempelajari penyampaian informasi keamanan pangan serta hubungan antar variabel penelitian, dengan menggunakan metode penyebaran kuesioner kepada konsumen di Kota Bogor. Penelitian ini dilakukan pada 3 kelompok daerah yang berpenduduk prasejahtera dan sejahtera I, yaitu dengan tingkat daerah prasejahtera dan sejahtera I tinggi (daerah I), sedang (daerah II), dan rendah (daerah III). Dari 100 responden yang menyatakan mengetahui BTP sebanyak 86 orang. Responden yang mengetahui peraturan BTP sebanyak 44 orang (51.2%) yang tersebar di daerah I sebanyak 15 orang (37%), daerah II 21 orang (72.4%), dan daerah III 4 orang (23.5%). Dari konsumen yang menyatakan mengetahui peraturan konsumen tersebut, daerah I sebanyak 12 orang (87.7%), daerah II sebanyak 13 orang (61.9%) dan di daerah III menyatakan 4 orang (100%) menyatakan BTP aman. Dan diantaranya pernah menggunakan BTP dalam pengolahan pangan dengan suatu takaran. Dari 100 konsumen mayoritas menyatakan tidak mengetahui bahan kimia berbahaya yakni daerah I (70%), daerah II (54.4%) dan daerah III (80%). Hanya 31 orang yang menyatakan mengetahui bahan kimia berbahaya. Dari 31 orang tersebut yang mengetahui bahayanya dari 3 jenis bahan kimia berbahaya hanya sedikit. Sehingga wajar jika masih ada konsumen di ketiga daerah yang mengatakan menggunakan bahan kimia berbahaya dalam pangan, yakni sekitar 10%. Perilaku konsumen yang memilih mie basah yang berwarna kuning merupakan perilaku keamanan pangan yang kurang baik. Konsumen di daerah I lebih menyukai mie yang agak kenyal, sedangkan di daerah II dan daerah III lebih menyukai mie yang kenyal. Hampir semua konsumen di ketiga daerah pernah mengkonsumsi mie basah, yaitu daerah I (97.9%), daerah II (93.9%) dan bahkan daerah III (100%). Rata-rata konsumen ketiga daerah lebih memilih menyimpan mie basahnya pada suhu kamar. Ternyata mie instan lebih sering dikonsumsi konsumen di ketiga daerah. Proporsi/frekuensi konsumsi mie bakso (32%) dan mie ayam (35%) tertinggi dilakukan setiap seminggu sekali. Daerah I lebih sering mengkonsumsi mie bakso dan mie ayam dibanding daerah II dan III. Sedangkan mie soto dikonsumsi sebulan sekali. Sebanyak 34% konsumen di daerah I dan 18.2% di daerah II mengatakan mereka pernah mengalami gangguan kesehatan setelah mengkonsumsi mie basah....
Keyword: Mie, Tahu

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