Judul: Karakterisasi Kemurnian Madu Melalui Uji Sifat Listrik
Abstrak: Madu merupakan salah satu bahan pangan yang digunakan masyarakat dalam pengobatan. Madu termasuk bahan pangan yang rentan untuk dipalsukan Akhir-akhir ini banyak kasus pencampuran madu dengan bahan lain. Bahan penambah yang sering digunakan pada pencampuran madu adalah air, larutan gula pasir, dan larutan gula merah. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengetahui kemurnian suatu madu ialah melalui uji sifat listrik. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, madu yang ditambahkan dengan bahan penambah seperti air, larutan gula pasir, dan larutan gula merah memiliki korelasi antara konsentrasi bahan penambah dengan sifat kelistrikan yang dihasilkan seperti impedansi, resistansi, konduktansi, dan kapasitansi yang dimiliki sampel. Semakin konsentrasi bahan penambah yang ditambahkan pada madu maka nilai konduktansi akan meningkat, namun nilai impedansi dan resistansinya semakin menurun. Salah satu sifat listrik yang diukur yakni kapasitansi tidak dapat menentukan kemurnian suatu madu. Hal ini disebabkan karena penambahan kosentrasi bahan penambah tidak memiliki korelasi dengan nilai kapasitansi yang dihasilkan. Dengan demikian, nilai konduktansi yang terukur dapat menentukan kemurnian suatu madu.
Keyword: impedansi, kapasitansi, konduktansi, madu, resistansi

Judul: Efektivitas beberapa uji kemurnian madu kapuk dengan penambahan beberapa jenis gula pada konsentrasi yang berbeda
Abstrak: Madu merupakan bahan makanan yang kaya akan manfaat dan harga yang tiggi. Hal tersebut mengakibatkan terjadinya kecurangan yang dilakukan oleh produsen madu untuk meningkatkan keuntungan dengan cara pemalsuan. Pemalsuan dapat merugikan konsumen sehingga dibutuhkan metode yang mudah dilakukan untuk mendeteksi kemurnian madu. Penelitian dimulai pada bulan April sampai dengan September 2012. Penelitian ini menggunakan 13 sampel madu yang terdiri atas madu kontrol dan 12 madu dengan penambahan gula sederhana dengan konsentrasi yang berbeda. Madu kontrol yang digunakan yaitu madu kapuk. Gula sederhana yang digunakan yaitu glukosa, fruktosa, gula merah dan HFS (High Fructose Syrup). Konsentrasi gula yang ditambahkan pada madu murni yaitu 25%, 50% dan 75%. Uji kemurnian madu yang diujikan pada semua sampel madu yaitu uji pemanasan, uji segi enam, uji larut, uji keruh, uji buih, uji rembesan, uji bawang, dan uji ikan mentah. Analisis kimia dilakukan sebagai pendukung data efektivitas yang diperoleh, diantaranya analisis pH, kadar ai, viskositas dan HMF madu. Analisis kimia yang dilakukan kurang begitu efektif untuk mendeteksi kemurnian madu-madu ini. Analisis pH menunjukkan semua madu yang ditambahkan gula memiliki pH yang masih di dalam standar SNI madu yaitu 3,2-4,5. Kadar air diatas SNI madu (22%) dilakukan untuk penyeragaman kadar air sesuai madu murni yang digunakan. Tingkat viskositas madu madu sampel sampai konsentrasi 75% lebih rendah dari madu kontrol yaitu 20-30 dpa.S. Analisis HMF menunjukkan bahwa madu HFS 50% dan 75% memiliki kadar HMF sedikit diatas kadar HMF menurut SNI yaitu 52 mg/kg dibanding 50 mg/kg. Penambahan semua jenis gula pada konsentrasi 25% tidak bisa dideteksi kemurniannya. Penambahan 50% hanya sebagian yang dapat dideteksi sedangkan penambahan 75% sangat mudah dideteksi oleh semua uji. Uji yang paling efektif untuk mendeteksi semua penambahan jenis gula yaitu uji larut, namun uji ini tidak mampu mendeteksi kemurnian madu glukosa sampai konsentrasi 50%. Uji kemurnian madu telah dilakukan pada beberapa jenis gula dan konsentrasi yang berbeda, namun belum dilakukan untuk menguji kemurnian madu dari berbagai sumber nektar
Keyword: Adulteration test, Honey, Hefectiveness

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