Judul: Identifikasi Cendawan Dan Mikotoksin Dalam Pakan Ayam Petelur Yang Dijual Di Pasar Tradisional Kota Bogor
Abstrak: Pakan merupakan sumber nutrisi utama bagi ternak ayam yang berperan dalam mendukung pertumbuhan dan produktivitasnya. Pakan dapat berfungsi sebagai substrat pertumbuhan untuk berbagai mikroorganisme, karena bahan pakan mengandung air, karbohidrat, protein termasuk enzim, lemak, mineral, dan vitamin sehingga bahan pakan tersebut mudah terkontaminasi cendawan. Kontaminasi cendawan dalam pakan ayam petelur dapat terjadi selama penyimpanan. Kontaminasi tersebut dapat mengakibatkan kerugian ekonomi berupa turunnya nilai harga jual pakan serta gangguan kesehatan berupa penyakit mikosis dan mikotoksikosis pada hewan dan manusia. Hal ini disebabkan oleh cendawan yang mampu menghasilkan senyawa metabolit sekunder berupa mikotoksin. Salah satu jenis mikotoksin yang sering dijumpai adalah aflatoksin. Aflatoksin memiliki tingkat potensi bahaya yang lebih tinggi dibandingkan dengan mikotoksin lain, karena selain berpotensi menyebabkan karsinogenik, aflatoksin juga dapat menyebabkan mutagenik, teratogenik, dan bersifat imunosupresif. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jenis cendawan dan mikotoksin dalam pakan ayam petelur yang dijual di Pasar Tradisional Kota Bogor. Identifikasi cendawan menggunakan slide culture metode Riddel dan deteksi mikotoksin menggunakan metode high performance liquid chromatography (HPLC). Hasil penelitian menunjukan dari 100 sampel pakan ayam petelur, ditemukan 13 jenis cendawan yang berpotensi sebagai kontaminan pada pakan ayam petelur adalah Aspergillus flavus, A. fumigatus, A. niger, A. ochraceus, A. tamarii, A. terreus, Cladosporium cladosporioides, C. herbarum, Endomyces fibuliger, Eupenicillium ochrosalmonecum, Eurotium chevalieri, Fusarium verticillioides, dan Penicillium citrinum. Cendawan yang dominan ditemukan adalah A. flavus (36.9%) dengan kepadatan populasi per spesies sebanyak 10.3x105 cfu/g. Terdapat 8 dari 100 sampel pakan ayam petelur di Pasar Tradisional Kota Bogor yang memiliki kepadatan populasi cendawan di atas 104 cfu/g. Delapan sampel tersebut kemudian diuji lanjut kandungan mikotoksinnya. Kandungan mikotoksin yang diukur adalah aflatoksin. Jenis kandungan aflatoksin yang ditemukan yaitu AFB1, AFB2, AFG1 dan AFG2. Semua sampel yang diuji mengandung aflatoksin B1 dengan rataan konsentrasi 13.43 ppb. Kandungan aflatoksin yang terdapat dalam pakan ayam petelur tersebut tidak melebihi batas maksimum residu yang ditetapkan dalam Standar Nasional Indonesia No 01-3929-2006. Walaupun demikian kandungan aflatoksin yang relatif rendah, harus tetap diwasapadai, hal ini disebabkan aflatoksin dapat terakumulasi dalam tubuh dan sulit didegradasi, sehingga dapat menyebabkan gangguan kesehatan yang bersifat kronis.
Keyword: cendawan, kontaminasi, mikotoksin, pakan ayam petelur

Judul: Korelasi Aflatoksin B1 dengan Cemaran Aspergillus flavus pada Bahan Baku Pakan Hewan yang Diimpor Melalui Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya.
Abstrak: Kualitas sumberdaya manusia suatu bangsa dipengaruhi oleh banyak faktor diantaranya adalah nilai gizi terutama kecukupan protein hewani. Dalam hal ini hewan ternak memiliki andil penting untuk pemenuhan kecukupan protein hewani tersebut. Kesehatan pakan ternak memegang peranan yang sangat penting, karena daging yang diharapkan untuk memenuhi kecukupan protein adalah daging yang sehat, yang berasal dari ternak yang sehat, dan hal ini akan diperoleh apabila ternak mengkonsumsi pakan yang sehat. Salah satu permasalahan pada pakan hewan adalah kontaminasi atau adanya cemaran dari mikotoksin yang dihasilkan oleh cendawan Aspergillus sp, yaitu aflatoksin B1. Tujuan penelitian ini adalah mengukur tingkat kejadian cemaran aflatoksin B1 pada bahan baku pakan hewan (MBM dan PPM) yang diimpor melalui Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya serta menyediakan data dan informasi ilmiah untuk Badan Karantina Pertanian dalam rangka menetapkan kebijakan pengujian AFB1 pada bahan baku pakan hewan. Metode pengambilan sampel menggunakan rumus Deteksi Penyakit dengan jumlah sampel 84 yang berasal dari 3 negara yaitu New Zealand, USA dan Australia. Metode pengujian dilakukan menggunakan ELISA (Enzyme Linked Immunosorbent Assay) kompetitif dan dilanjutkan dengan metode HPLC (High Performance Liquid Chromatography) serta Isolasi dan Identifikasi Cendawan. Hasil uji ELISA menunjukkan 47 dari 84 sampel (55,95%) positif terhadap cemaran Aflatoksin B1, sedangkan dari 7 sampel yang diuji dengan HPLC terdapat tiga (42.85%) yang positif. Namun hasil dari kedua uji ini masih di bawah ambang batas yang diperbolehkan masuk ke Indonesia menurut SNI 7652.3-2011 yaitu kurang dari 40 ppb. Hasil identifikasi cendawan menunjukkan beberapa sampel positif terhadap Aspergillus sp. Cemaran AFB1 pada bahan baku pakan hewan kemungkinan sudah terjadi di negara asal, sedangkan pertumbuhan cendawan disebabkan karena tingkat kelembaban dan suhu yang kondusif untuk tumbuh pada saat proses pengangkutan dan penyimpanan.
Keyword: : aflatoksin B1, bahan baku pakan hewan, pelabuhan Tanjung Perak Surabaya

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