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: Karakteristik Fisik dan Mikrostruktur Otot Longissimus dorsi dan Semitendinosus pada Sapi Lokal dan Sapi Impor.
Abstrak: Pasar daging sapi di Indonesia terbagi dalam dua segmen yakni pasar tradisional dan pasar khusus (hotel, restoran, dan institusi) sehingga sapi lokal berpeluang untuk bersaing dengan sapi impor. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji karakteristik fisik dan mikrostruktur otot Longissimus dorsi dan Semitendinosus pada sapi lokal dan sapi impor. Penelitian ini menggunakan 22 ekor sapi lokal (sapi bali, sapi PO, sapi simmentalxPO) dan sapi impor (sapi angus cross dan sapi brahman cross) dengan kisaran umur 18-30 bulan (I1-I2). Setelah diperoleh dari rumah potong hewan, sampel disiapkan untuk analisis karakteristik fisik dan mikrostruktur. Peubah yang diamati meliputi karakteristik karkas saat pemotongan, karakteristik fisik daging dan karakteristik mikrostruktur otot. Bobot potong sapi angus cross, sapi brahman cross, sapi bali, sapi PO, dan sapi simmentalxPO berturut-turut adalah 538.8±32.5 kg, 452.8±9.5 kg, 245.8±31.0 kg, 270.0±22.5 kg dan 412.5±55.5 kg. Sapi angus cross memiliki bobot potong nyata lebih tinggi dibanding sapi brahman cross dan sapi simmentalxPO, dan dua bangsa sapi ini memiliki bobot potong nyata lebih tinggi dibanding sapi bali dan sapi PO. Hal ini mengakibatkan sapi angus cross memiliki persentase karkas dan marbling score nyata lebih tinggi dibanding empat bangsa sapi lainnya. Pada karakteristik fisik daging, interaksi nyata antar perlakuan hanya ditemukan pada peubah warna daging. Bangsa sapi tidak berpengaruh terhadap warna daging pada otot Longissimus dorsi, namun berpengaruh (P<0.05) terhadap warna daging pada otot Semitendinosus. Sapi simmentalxPO memiliki warna daging lebih gelap (P<0.05) dibanding warna daging sapi brahman cross dan sapi bali, sementara warna daging sapi brahman cross dan sapi bali lebih gelap (P<0.05) dibanding warna daging sapi angus cross dan sapi PO. Faktor perlakuan bangsa sapi berpengaruh (P<0.05) terhadap karakteristik fisik daging yakni nilai Warner-Bratzler Shear Force, pHu, daya mengikat air, dan persentase susut masak. Secara umum, daging sapi angus cross lebih empuk dibanding daging bangsa sapi yang lain. Interaksi antar perlakuan ditemukan terjadi pada semua karakteristik mikrostruktur otot. Otot Longissimus dorsi cenderung memiliki perimisium yang lebih tipis dibanding otot Semitendinosus. Sapi angus cross, sapi brahman cross, dan sapi bali memiliki perimisium yang lebih tipis dibanding sapi PO dan sapi simmentalxPO. Bangsa sapi tidak berpengaruh terhadap luas serabut otot Longissimus dorsi, namun berpengaruh (P<0.05) terhadap luas serabut otot Semitendinosus. Sementara pengaruh interaksi antar perlakuan terhadap jumlah serabut otot per fasikulus tidak menunjukkan pola tertentu. Secara umum otot Longissimus dorsi sapi angus cross memiliki keempukan dan marbling score lebih tinggi dibanding bangsa sapi yang lain. Daging sapi angus cross, sapi brahman cross, dan sapi bali memiliki tekstur lebih halus dibanding daging sapi PO dan sapi simmentalxPO.
Keyword: keempukan daging, mikrostruktur otot, sapi lokal, tekstur otot

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