Judul: Stabilitas larutan kitosan 1,5% sebagai antibakteri pada penyimpanan suhu ruang
Abstrak: Pangan merupakan kebutuhan primer yang sangat vital bagi manusia yang harus terpenuhi terlebih dahulu sebelum kebutuhan yang lainnya. Dewasa ini keberadaan pangan sangat riskan dengan adanya bahaya baik itu yang berasal dari kontaminasi luar maupun yang berasal dari dalam kandungan tersebut. Kerusakan pangan sebagian besar dikarenakan oleh kerja mikroorganisme perusak yang tidak terkontrol baik. Salah satu cara yag dapat dilakukan untuk menjaga keamanan pangan yaitu dengan proses coating atau proses melapisi suatu produk pangan dengan suatu pelapis atau menambahkan zat aditif antibakteri.
Keyword: 

Judul: Efikasi kemasan antimikroba berbahan kitosan
Abstrak: Kemajuan teknologi dan edukasi menyebabkan masyarakat semakin kritis terhadap keamanan pangan. Masyarakat sebagai konsumen, menginginkan adanya bahan kemasan yang ramah lingkungan serta tidak berbahaya bagi kesehatan. Pengemasan aktif merupakan salah satu solusi yang digunakan sebagai pengemasan terkini. Kemasan aktif ~nempakanb ahan-bahan yang dirancang untuk melepas komponen-komponen aktif ke dalam makanan, seperti antioksidan, antimikroba, aroma, wama, atau bahan-bahan lain. Kemasan antimikroba (m adalah kemasan yang bersifat seperti bahan antiseptik sehingga dapat memperpanjang umur simpan dengan cara menghambat kemsakan bahan akibat aktivitas mikroorganisme. Kitosan adalah turunan dari kitin yang mempakan gugus multifpngsi karena mengandung tiga jenis gugus, yaitu gugus asam amino, hidroksil primer, dan hidroksil sekunder. Kitosan memiliki kemampuan dalam membunuh bakteri karena memiliki polikation bermuatan positif yang mampu menghambat pertumbuhan bakteri dan kapang. Kemampuan kitosan ini menyebabkan kitosan dapat diapliikasikan sebagai kemasan antimikroba. Kemasan antimikroba berbahan kitosan ini dapat dijadikan sebagai salah satu alternatif pengganti bahan kimia berbahaya yang digunakan sebagai pengawet seperti formalim atau boraks.
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