Judul: Kandungan Boraks dan Cemaran Mikroba pada Bakso Daging Sapi di Kabupaten Tangerang
Abstrak: Bakso daging sapi (bakso sapi) merupakan makanan jajanan yang sangat populer dan digemari banyak orang di Indonesia. Bakso biasanya disajikan sebagai menu makanan bersama dengan mie dan bahan pelengkap lainnya yaitu sayuran dan tahu., sehingga pada semangkok mie bakso sudah terkandung sumber gizi yang dibutuhkan oleh tubuh yaitu karbohidrat, protein, lemak, vitamin dan mineral. Disamping itu mie bakso juga dapat mengandung bahan yang berbahaya bagi kesehatan seperti pengawet makanan yang dilarang seperti formalin dan boraks. Sebagai produk olahan yang berbasis daging, bakso sapi merupakan media yang baik bagi kuman untuk tumbuh dan berkembang biak, sehingga akan memiliki masa simpan yang pendek bila disimpan pada temperatur kamar. Untuk mengatasi hal tersebut para pembuat bakso biasanya membubuhkan bahan tambahan makanan sebagai pengawet ke dalam adonan bakso. Bahan tambahan tersebut selain dapat meningkatkan masa simpan juga dapat memperbaiki sifat fisik dari produk yang dihasilkan. . Penelitian ini bertujuan untuk menguji syarat mutu bakso sapi yang beredar di Kabupaten Tangerang dari aspek kandungan boraks dan cemaran mikroba apakah telah sesuai dengan SNI 01-3818-1995, menguji adanya asosiasi antara keberadaan boraks dalam bakso sapi terhadap jumlah cemaran mikroba dan menguji adanya asosiasi antara praktek penerapan sanitasi dan hygiene terhadap jumlah cemaran mikroba.
Keyword: 

Judul: Kandungan gizi dan palatabilitas bakso sapi dan domba bagian paha dan lemusir
Abstrak: Bakso merupakan salah satu produk pangan yang berasal dari daging. Selain harganya relatif murah dan mengandung gizi yan yang cukup tinggi, bakso juga sudah cukup dikenal di lapisan masyarakat Indonesia. Melalui kebiasaan mengkonsumsi bakso ini, diharapkan kebutuhan protein hewani dapat terpenuhi. Hingga saat ini pembuatan bakso dari daging domba belum pernah ada, dan kalaupun ada belumlah sepopuler bakso daging sapi yang kini telah banyak beredar di pasaran. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui nilai gizi dan palatabilitas bakso daging sapi dan domba bagian paha dan lemusir. Rancangan percobaan yang digunakan untuk mengetahui pengaruh beda jenis ternak dan potongan daging terhadap kandungan gizi bakso adalah Rancangan Acak Kelompok pola Faktorial 2 X 2; dua jenis ternak (sapi dan domba), serta dua macam potongan daging (paha dan lemusir), dengan tiga kali ulangan. Untuk pengujian organoleptik terhadap tingkat kesukaan panelis, digunakan Rancangan Acak Kelompok Nonparametrik Uji Friedman (Uji T). Peubah yang diamati untuk mengetahui kandungan gizi bakso daging sapi dan domba adalah komposisi kimia dari analisis proksimat yang mencakup pengujian kadar air, kadar protein, kadar lemak, kadar abu, dan kadar karbohidrat, serta sifat-sifat palatabilitas bakso berdasarkan uji organoleptik. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa secara umum bakso asal daging domba mempunyai kandungan gizi dan penerimaan panelis (palatabilitas) tidak berbeda nyata dengan bakso asal daging sapi pada potongan paha dan lemusir. Berdasarkan hasil penelitian, maka bakso daging domba dapat dijadikan salah satu diversifikasi pangan asal ternak sekaligus menjadi salah satu sumber protein hewani.
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