Judul: Deteksi Kadar Besi dalam Sampel Sumber Air Minum Peternakan Broiler Menggunakan Scanner dan Kamera Ponsel
Abstrak: Kolorimetri merupakan suatu teknik analisis kuantitatif untuk sampel berwarna. Teknik ini digunakan untuk menentukan konsentrasi suatu zat berdasarkan intensitas warna larutan. Teknik ini dapat digunakan untuk mengukur konsentrasi kadar besi dalam sampel air. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui potensi scanner dan kamera ponsel sebagai alat pengukur kadar besi (Fe) berbasis kolorimetri dalam sampel sumber air minum peternakan broiler yang diolah menggunakan perangkat lunak ImageJ. Sampel sumber air yang digunakan diambil dari sembilan peternakan broiler di daerah Bogor, Jawa Barat. Pembacaan konsentrasi kadar besi dilakukan menggunakan teknik spektrofotometer, scanner, dan kamera ponsel. Hasil pembacaan uji mean absolute percentage error (MAPE) menyatakan bahwa tingkat kesalahan dari scanner terhadap spektrofotometer lebih kecil yaitu sebesar 28,5% dibandingkan dengan kamera ponsel yaitu sebesar 44,5%. Namun, konsentrasi kadar besi dari spektrofotometer dengan scanner dan kamera ponsel berkorelasi sangat kuat dengan tingkat korelasi masing masing sebesar 0,9631 dan 0,9415. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa scanner dan kamera ponsel memiliki potensi sebagai alat alternatif spektrofotometer.
Keyword: Besi, kamera ponsel, kolorimetri, scanner, spektrofotometer

Judul: Analisis Berbasis Kolorimetri Menggunakan Scanner dan Mobile Camera untuk Mengukur Kandungan Darah Daging Dada Broiler
Abstrak: Tingginya tingkat konsumsi daging ayam broiler diikuti oleh banyaknya peredaran daging ayam tiren. Penjual tersebut tidak ingin merugi atas kematian ayam yang tidak diharapkan atau demi meraih keuntungan. Darah yang terdapat pada jaringan menyebabkan karkas mudah tercemar mikroorganisme dan membusuk sehingga kualitas karkas menjadi rendah. Kadar darah dalam daging dapat diukur menggunakan reaksi antara larutan malachite green, larutan H2O2 dan sampel ekstrak daging. Perbedaaan intensitas warna diukur dengan spektrofotometer, scanner dan mobile camera. Hasil citra dari sampel dianalisis menggunakan aplikasi ImageJ. Penelitian ini bertujuan membandingkan kemampuan scanner dan mobile camera terhadap spektrofotometer berdasarkan prinsip kolorimetri sebagai metode alternatif dalam analisis kesempurnaan pengeluaran darah daging yang berbeda perlakuan dan bobot. Perlakuan yang digunakan yaitu sembelih digantung, sembelih tidak digantung serta tanpa penyembelihan menggunakan ayam berbobot di bawah dan di atas 1 kg. Hasil menunjukkan bahwa konsentrasi darah dengan perlakuan disembelih dan tanpa disembelih berbeda secara nyata (P<0.05). Konsentrasi darah pada ayam berbobot di bawah dan di atas 1 kg tidak berbeda secara nyata. Nilai koefisien korelasi (R) scanner dan mobile camera yaitu sebesar 0.9840 dan 0.9730. Masing-masing alat menunjukkan grafik linearitas positif. Hal ini menandakan scanner dan mobile camera dapat digunakan sebagai metode alternatif dalam analisis kesempurnaan pengeluaran darah.
Keyword: broiler, ImageJ, kolorimetri, mobile camera, scanner

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