Judul: Kandungan Mineral Makro-Mikro dan Total Karotenoid Telur Keong Mas (Pomacea canaliculata) dari Kolam Budidaya FPIK IPB
Abstrak: Keong mas (Pomacea canaliculata) mudah sekali ditemukan di persawahan atau di tepi perairan menggenang di Indonesia. Keong mas selama hidupnya mampu menghasilkan telur sebanyak 15-20 kelompok yang tiap kelompok berjumlah kurang lebih 500 butir. Telur keong mas di Indonesia telah dimanfaatkan sebagai kerupuk dan jus (minuman sehat) yang diduga karena kandungan mineral (kalsium) yang tinggi dan pupuk zat perangsang tumbuh (ZPT) organik yang diduga karena kandungan karotenoid yang tinggi. Kajian ilmiah mengenai kandungan gizi telur keong mas belum dilakukan di Indonesia. Informasi yang tersedia merupakan pembuktian empiris dari pengalaman para pengguna sehingga pengujian ilmiah perlu dilakukan lebih lanjut terhadap telur keong mas. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kandungan mineral makro-mikro dan total karotenoid telur keong mas (Pomacea canaliculata). Penelitian diawali dengan pengumpulan data-data berupa ukuran morfometrik dan bobot kelompok telur keong mas, selanjutnya dilakukan analisis proksimat, analisis mineral, dan analisis total karotenoid. Pengumpulan data-data berupa ukuran morfometrik, bobot, hasil analisis proksimat, mineral, dan total karotenoid dilakukan pada kondisi segar. Telur keong mas diperoleh dari area kolam pemancingan Kelurahan Situ Gede, Bogor Barat, Kota Bogor dan Kolam Percobaan Budidaya, Departemen Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Satu kelompok telur keong mas memiliki panjang rata-rata 3,7±0,7 cm; lebar rata-rata 2,2±0,3 cm; tinggi rata-rata 1,2±0,3 cm; dan bobot rata-rata 4,4±1,4 gram. Hasil analisis proksimat telur keong mas yakni kadar air 75,55±3,20%, kadar abu 13,81±3,37%, kadar protein 3,32±0,22%, kadar lemak 0,19±0,00%, dan kadar karbohidrat 7,12±0,11%. Kadar abu telur keong mas (13,81±3,37%) lebih tinggi dibandingkan kadar abu daging keong mas (3,20%), telur ikan tongkol como (1,79%), telur bulu babi (2,25%), dan telur ikan patin (0,48-3,98%). Kandungan mineral makro telur keong mas dari yang tertinggi hingga terendah yaitu kalsium (17.925,18±116,64 ppm), natrium (402,92± 4,55 ppm), kalium (252,02±12,06 ppm), fosfor (197,28±0,33 ppm), dan magnesium (112,29±0,36 ppm). Kandungan kalsium telur keong mas lebih tinggi dibandingkan kandungan kalsium telur ikan belanak dan daging keong mas. Kandungan kalsium yang tinggi pada telur keong mas disebabkan adanya cangkang pada telur keong mas. Kandungan mineral mikro telur keong mas dari yang tertinggi hingga terendah yaitu tembaga (10,16±0,33 ppm), besi (7,83±0,14 ppm), dan seng (5,28±0,05 ppm). Total karotenoid telur keong mas yaitu 313,48±19,73 ppm, lebih tinggi dibandingkan total karotenoid wortel dari berbagai hibrid (60,21±0,66--79,47±0,42 ppm) dan telur ikan salmon chinook (Oncorhynchus tshawytscha) (17,9 ppm).
Keyword: 

Judul: Aktivitas Antioksidan dan Komponen Bioaktif pada Keong Mas (Pomacea canaliculata Lamarck)
Abstrak: Keong mas (Pomacea canaliculata Lamarck) merupakan hama padi yang merugikan bagi dunia pertanian. Keong mas selain dimanfaatkan sebagai bahan pangan dan pakan, juga dimanfaatkan sebagai obat tradisional untuk penyakit kulit, liver dan ayan. Kajian ilmiah mengenai khasiat keong mas bagi kesehatan manusia masih belum banyak dilakukan, sehingga pengujian ilmiah lebih lanjut perlu dilakukan, di antaranya ialah uji aktivitas antioksidan dan uji kualitatif komponen bioaktifnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan rendemen, kandungan zat gizi (air, lemak, protein, abu dan abu tidak larut asam), aktivitas antioksidan dan komponen bioaktif yang terkandung dalam keong mas. Pengujian yang digunakan meliputi analisis proksimat, uji kuantitatif aktivitas antioksidan dengan metode DPPH, dan uji fitokimia. Keong mas pada penelitian ini berasal dari perairan sawah padi Desa Carang Pulang, Kelurahan Cikarawang, Kecamatan Darmaga, Kabupaten Bogor. Rendemen cangkang dan isi cangkang keong mas berturut-turut sebesar 27,10% dan 48,35%, sangat potensial dan ekonomis untuk dimanfaatkan lebih lanjut. Rendemen operkulumnya sebesar 1,46%. Isi cangkangnya mengandung air sebesar 81,19%, protein sebesar 10,30%, lemak sebesar 0,51%, abu sebesar 4,07%, abu tidak larut asam sebesar 0,30% dan karbohidrat sebesar 3,93%. Ekstrak kasar keong mas memiliki aktivitas antioksidan yang terlihat dari nilai IC50 yang diperoleh. Nilai IC50 dari ekstrak kloroformnya sebesar 3458,37 ppm, ekstrak etil asetatnya sebesar 1662,36 ppm dan ekstrak metanolnya sebesar 1270,47 ppm. Ekstrak kasar keong mas ini mengandung 5 dari 9 komponen bioaktif yang diuji, yaitu alkaloid, steroid, flavonoid, karbohidrat dan asam amino bebas. Komponen-komponen bioaktif ini diduga memiliki banyak aktivitas fisiologis yang positif bagi kesehatan tubuh manusia, sehingga keong mas dapat dimanfaatkan sebagai salah satu alternatif bahan baku pembuatan produk nutraceutical.
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