Judul: Studi keamanan mikrobiologis makanan di kantin asrama putra tingkat persiapan bersama Institut Pertanian Bogor
Abstrak: Tujuan umum penelitian ini adalah untuk mengevaluasi keamanan makanan di Kantin Asrama Putra TPB-IPB Dramaga ditinjau dari aspek mikrobiologis pada tingkat pedagang. Tujuan khusus untuk mengetahui penanganan makanan di kantin dan pengaruh waktu, lokasi kantin dan jenis makanan terhadap Total Mikroba, Escherichia coli juga adanya cemaran Salmonella- Shigella. Penelitian dilaksanakan pada bulan April sampai dengan Juni 2004 di Kantin Asrama Putra TPB-IPB dan Laboratorium Sanitasi dan Keamanan Pangan Departemen Gizi Masyarakat dan Sumberdaya Keluarga, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Bahan yang dianalisis adalah nasi, tongkol balado dan sop (di kantin asrama) serta bubur ayam (di luar kantin asrama). Bahan lain adalah larutan NaCI 0,85%, alkohol 96%, spirtus, aquades, pereaksi Kovacks, aluminium foil, kapas, dan es batu. Peralatan yang digunakan adalah termos es, blender, mortar, bunsen, jarum ose, rak tabung reaksi, oven, inkubator, otoklaf, Darkfield Colony Counter serta peralatan gelas seperti cawan petri, tabung reaksi, pipet dan termometer. Media mikrobiologi yang digunakan adalah: Plate Count Agar (PCA), Eosin Methylene Blue Agar (EMBA), Selenity Cystine Broth (SCB), Salmonella Shigella Agar (SSA), Triple Sugar Iron Agar (TSIA) dan Sugar Indol Motility (SIM).
Keyword: mikrobiologis, keamanan makanan

Judul: Studi Keamanan Mikrobiologis Makanan Di Kantin Asrama Putri Tingkat Persiapan Bersama Institut Pertanian Bogor
Abstrak: Penelitian bertujuan mengevaluasi keamanan makanan di Kantin Asrama Putri TPB-IPB Dramaga ditinjau dari aspek mikrobiologis pada tingkat pedagang. Tujuan khusus untuk mengetahui karakteristik food handler kantin, penanganan makanan di kantin, pengaruh waktu, lokasi kantin, dan jenis makanan terhadap jumlah total mikroba, Escherichia coli, Salmonella dan Shigella. Penelitian dilaksanakan mulai April sampai Agustus 2004. Penelitiall dilakukan di Kantin Asrama Putri TPB-IPB dan analisis mikrobiologi di Laboratorium Sallitasi dan Keamallan Pangan Departemen Gizi Masyarakat dan Sumberdaya Keluarga, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Bahan yang dianalisis adalah nasi, tongkol balado, dan sop di Kantin Asrama Putri TPB-IPB, serta gado-gado yang dijual di luar kantin. Bahan lain adalah bahan kimia dan media mikrobiologi. Peralatan yang digunakan adalah cawan petri, tabung reaksi, pipet, termometer, termos es, blender, mortar, bunsen, jarum ose, oven, inkubator, otoklaf dan Dark Field Colony Counter. Metode yang digunakan adalah metode survei. Penelitian dibagi menjadi dua bagian yaitu : survei lapang dan penelitian di laboratorium. Survei lapang bertujuan untuk mengetahui gambaran umum kantin, karakteristik food handler kantin, penanganan makanan di kantin, dan penelitian di laboratorium untuk menganalisis jumlah total mikroba dan E. coli (kuantitatif), Salmonella dan Shigella (kualitatif). Penelitian di laboratorium meliputi penelitian pendahuluan dan lanjutan. Penelitian pendahuluan untuk menentukan tingkat pengellceran dan justifikasi prosedur analisis, dan penelitian lanjutan untuk menganalisis makanan kantin (nasi, tongkol balado, dan sop) dengan faktor waktu, lokasi kantin, dan jenis makanan serta makanan di luar kantin (gado-gado). Pengambilan samper nasi, tongkol balado, dan sop dilakukan dua kali pada waktu yang berbeda (0 dan 6 jam). Pengambilan sampel gado-gado dilakukan pada satu waktu yaitu jam 7 pagi. Penelitian dirancang dengan pendekatan Rancangan Faktorial Tersarang. Analisis data mengenai penanganan makananl, Salmonella dan Shigella dan uji mikrobiologis gado-gado disajikan secara deskripti£ Data total mikroba dan E. coli dianalisis dengan pendekatan uji ANOV A. Jika hasil analisis menunjukkan pengaruh yang nyata, maka dilanjutkan dengan uji Duncan. Food handler kantin semua beljumlah 24 orang. Food handler terdiri atas 46% perempuan dan 54% laki-laki dengan sebaran umur 42% <21 tahun, 33% 21-42 tahun dan 25% >42 tahun. Pendidikanfood handler yang tamat SD 42%, SMA 46%, akademi 4%, dan Perguruan Tinggi 8%. Food handler melakukan semua pekeljaan 54%, memasak 21% dan melayani 21 %, bertugas mencuci peralatan 4%. Hampir seluruh food handler (87%) belum pemah mengikuti penyuluhan mengenai sanitasi jadi hanya 13% yang pemah mengikuti penyuluhan. Hasil pengamatan menunjukkan food handler kurang menerapkan prinsip sanitasi saat menangani makanan. Pisau dan talenan yang digunakan untuk satu bahan tertentu seringkali digunakan nntuk bahan lain tanpa dicuci terlebih dahulu. Babkan bila tidak ada talenan, meja persiapan juga berfungsi sebagai alas untuk memotong. Blender nntuk menghancurkan bumbu juga tidak dicuci terlebih dahulu sebelum dilakukan penghancuran bumbu lain. Sampah hasil sisa penyiangan kadang tidak langsnng dibuang ke temp at sampah. Total mikroba pada makanan tersebut dipengaruhi oleh waktu dan jenis makanan. Total mikroba berkisar 8,5 x 101 CFU/g sampai 2,0 x 105 CFU/g. Secara umum kandnngan total mikroba sampel masih dalam batasan aman. Total mikroba pada waktu 6 jam setelah makanan selesai diolah dan disajikan (7,8 x 103 CFU/g) secara nyata (5%) lebib tinggi 10 kali dibandingkan pada 0 jam (7,8
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