Judul: Exploring the Local Wisdom of Kerak Telor as Betawi Cultural Heritage Food
Abstrak: PANGERAN MUHAMMAD BAIHAQI. Menggali Kearifan Lokal Kerak Telor Sebagai Pangan Warisan Budaya Betawi. Dibimbing oleh DIDAH NUR FARIDAH Kerak telor merupakan pangan warisan budaya Betawi yang sulit ditemui sekarang. Kuliner kerak telor terbuat dari ketan, serundeng, udang kering atau ebi, dan telur bebek. Metode memasak kuliner kerak telor memiliki ciri khas. Maka perlu adanya informasi formulasi, metode memasak kuliner, dan upaya yang dilakukan pedagang sehingga warisan kuliner kerak telor tidak punah, serta mengetahui pola konsumsi masyarakat terhadap makanan tradisional kerak telor. Metode survei merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mendapatkan informasi mengenai karakteristik suatu objek. Jenis penelitian yang dilakukan adalah kuantitatif yang bersifat deskriptif. Maka dari itu, hasil dari penelitian berupa pola konsumsi responden. Penelitian dilakukan dengan survei dan observasi langsung mengenai informasi dan pola konsumsi kerak telor. Data menunjukan pedagang kerak telor sudah berjualan kerak telor secara turun-temurun dan berjualan untuk melestarikan budaya Betawi. Sebanyak 85% responden menyukai penggunaan telur bebek pada kerak telor. Sebanyak 60% responden sudah mengkonsumsi kerak telor sejak lama. Sebanyak 87% responden jarang mengkonsumsi atau hanya sekali dalam setahun mengkonsumsi kerak telor. Sebanyak 67% responden menyatakan rasa kerak telor tetap sama atau tidak berubah sejak dulu hingga sekarang. Sebanyak 55% responden membeli kerak telor di Pekan Raya Jakarta. Alasan dan deskripsi responden pada kuliner kerak telor merupakan makanan yang bercita rasa gurih dan enak.
Keyword: kerak telor, survei, pola konsumsi

Judul: Daya Terima Daging Kerbau di Masyarakat Provinsi DKI Jakarta.
Abstrak: Ternak kerbau memiliki potensi dijadikan alternatif pemenuh kebutuhan protein hewani masyarakat. Namun, kebiasaan masyarakat masih menjadikan ternak kerbau sebagai ternak kerja. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui daya terima daging kerbau di kalangan masyarakat provinsi DKI Jakarta. Metode pengambilan data yang dilakukan yaitu wawancara mengenai penilaian masyarakat terhadap daging kerbau dan pengujian organoleptik secara hedonik dan mutu hedonik pada 4 jenis daging yang dijadikan sampel, dengan responden berjumlah 100 orang. Jenis daging yang digunakan yaitu daging sapi dan kerbau umur muda, serta daging sapi dan kerbau umur tua. Pengujian organoleptik pada keempat daging sampel disajikan dalam bentuk segar dan matang. Pengujian organoleptik dilakukan dengan tujuan untuk membuktikan hasil yang diperoleh dari wawancara sebelumnya. Pengolahan data yang dilakukan yaitu menggunakan deskriptif dan Kruskal-Wallis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persepsi masyarakat mengatakan lebih menyukai daging sapi dibanding daging kerbau dengan jumlah persentasi yang sangat tinggi, yaitu lebih dari 90%. Hasil yang ditunjukkan dari pengujian organoleptik bahwa daya terima daging kerbau dan daging sapi relatif sama.
Keyword: daging kerbau, daya terima, uji hedonik, persepsi

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