Judul: Histamin Tuna (Thunnus sp) dan Identifikasi Bakteri Pembentuknya pada Kondisi Suhu Penyimpanan Standar
Abstrak: Banyak industri pangan dunia tidak sepenuhnya mematuhi ketentuan cara pengolahan pangan yang baik, begitu juga dengan industri perikanan tuna karena tingginya kadar histamin. Amerika Serikat dan Uni Eropa menetapkan regulasi tentang suhu penanganan tuna untuk menghambat pembentukan histamin melalui risk analysis, namun tidak demikian dengan Indonesia. Risk analysis belum banyak digunakan dalam pengambilan keputusan dan perumusan regulasi, padahal ikan tuna merupakan komoditi ekspor kedua terbesar untuk produk perikanan di Indonesia, sehingga aturan tentang histamin seharusnya dibuat berdasarkan pendekatan ilmiah untuk menghindari penolakan terkait dengan histamin. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis pembentukan histamin pada bagian tubuh ikan tuna yang berbeda dengan lama penyimpanan dan suhu penyimpanan standar serta mengidentifikasi bakteri pembentuknya. Penelitian dilakukan dalam empat tahap, yaitu: preparasi sampel, penyimpanan sampel, analisis kimia dan mikrobiologi, yakni analisis kadar histamin, kadar Total Volatile Base (TVB), angka lempeng total dan bakteri pembentuk histamin, serta isolasi, karakterisasi, dan identifikasi bakteri. Faktor penelitian ini terdiri dari bagian daging tuna (ekor dan perut), lama penyimpanan (0, 2, dan 7 hari), serta suhu penyimpanan (4-5 ºC dan (-2)-1 ºC). Kualitas daging tuna bagian ekor yang disimpan pada suhu 4-5 ºC dan (-2)-1 ºC serta tuna bagian perut yang disimpan pada (-2)-1 ºC selama 7 hari masih sangat bagus karena mengandung histamin tidak melebihi 50 ppm, sedangkan daging bagian perut yang disimpan pada suhu 4-5 0C mengandung histamin melebihi 50 ppm pada penyimpanan hari ke-7, sehingga waktu penyimpanan pada suhu 4-5 0C untuk konsumsi harus di bawah 7 hari atau diduga hingga 6 hari. Isolasi, karakterisasi, dan identifikasi yang dilakukan terhadap bakteri pembentuk histamin menunjukkan bahwa Pseudomonas putida dengan persentase identifikasi sebesar 99,6% dan 99,7% atau dianggap sebagai very good identification serta Raoultella ornithinolytica dengan persentase identifikasi sebesar 99,9% merupakan bakteri pembentuk histamin tuna.
Keyword: 

Judul: Profil Protein Larut Air dan Histamin serta Identifikasi Bakteri Penghasil Histidin Dekarboksilase pada Tuna Mata Besar (Thunnus obesus)
Abstrak: Tuna sebagai salah satu sumber protein hewani yang memiliki nilai ekonomis tinggi dan merupakan komoditas ekspor Indonesia terbesar kedua setelah udang masih menghadapi berbagai permasalahan mutu dan keamanan pangan (fish quality and fish safety), diantaranya tingginya kandungan histamin yang mengindikasikan menurunnya mutu dan berkaitan dengan perubahan protein pada dagingnya. Permasalahan ini perlu dikaji lebih dalam untuk dijadikan dasar dalam memanaj risiko berkembangnya histamin dan perubahan protein serta memenuhi tuntutan konsumen akan produk yang bermutu prima dan aman. Penelitian ini bertujuan menentukan profil protein larut air, kadar histamin, total bakteri dan total bakteri penghasil histidin dekarboksilase, serta mengidentifikasi bakteri penghasil histidin dekarboksilase tuna mata besar pada penyimpanan suhu chilling (0-4 °C) selama 9 hari. Penelitian ini terdiri dari preparasi dan penyimpanan sampel serta analisis kimia dan mikrobiologi yang meliputi analisis kandungan mioglobin, profil protein larut air, histamin dan pH, serta analisis mikrobiologi, total bakteri, total bakteri penghasil histidin dekarboksilase dan identifikasi jenis bakteri penghasil histidin dekarboksilase. Perbedaan bagian daging dan lama waktu penyimpanan berpengaruh nyata terhadap proporsi dan penurunan kandungan mioglobin tuna (fast muscle) yaitu dari 148,20 mg/100g turun hingga 31,34 mg/100g, begitu juga pada daging gelap (dark muscle) lama waktu penyimpanan menurunkan kandungan mioglobin dari 446,21 mg/100g menjadi 58,34 mg/100g. Hasil elektroforesis secara umum mengindikasikan protein larut air dengan kisaran 10-180 kDa. Protein utama adalah protein dengan berat molekul antara 14-72 kDa. Protein yang terdeteksi antara berat molekul 14-15,4 kDa diduga sebagai protein mioglobin yang larut air Selama penyimpanan terjadi peningkatan kadar histamin, jumlah TPC, dan jumlah bakteri penghasil histidin dekarboksilase secara nyata, baik pada bagian perut, punggung maupun ekor. Kandungan histamin daging tuna di semua bagian (perut, punggung, ekor) yang disimpan pada 0, 3, dan 6 hari tidak melebihi 50 ppm, namun pada penyimpanan hari ke-9 daging tuna pada semua bagian mengalami peningkatan dan telah melebihi batas standar yang telah ditetapkan FDA yaitu 50 ppm. Hasil identifikasi menunjukkan bahwa Bacillus subtilis dengan persentase identifikasi 99% merupakan bakteri penghasil histidin dekarboksilase pada tuna mata besar.
Keyword: Histamin, mioglobin, penyimpanan, protein, suhu, tuna

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