Judul: Analisis kandungan antioksidan alami jamu galohgor
Abstrak: Tujuan umum dari penelitian adalah mempelajari kandungan antioksidan alami alami (vitamin C, karotenoid, vitamin E, dan senyawa fenol) jamu Galohgor yang dibuat dengan cara tradisional. Secara khusus penelitian bertujuan untuk : (1) Menganalisis kandungan antioksidan alami dan kadar air jamu Galohgor, (2) Mempelajari tahap-tahap pengolahan jamu secara tradisional dan pengaruhnya terhadap kandungan antioksidan alami dan kadar air jamu Galohgor
Keyword: 

Judul: Bioavailabiltas mineral secara In Vitro dan kadar karoten jamu galohgor: produk jamu untuk kesehatan ibu nifas dan menyusui dari Desa Sukajadi, Kecamatan Tamansari, Kabupaten Bogor
Abstrak: Penelitian ini secara umum bertujuan untuk mempelajari bioavailabilitas mineral secara in vitro dan kandungan beta karoten pada produk jamu Galohgor. Tujuan khusus dari penelitian ini adalah (1) Mempelajari komposisi bahan-bahan yang digunakan untuk pembuatan jamu Galohgor, (2) Mempelajari proses pembuatan jamu Galohgor, (3) Menganalisis kandungan zat gizi makro seperti karbohidrat, lemak, protein, dan serat makanan yang terkandung dalam jamu Galohgor, (4) Menganalisis kandungan zat gizi mikro yaitu mineral makro seperti magnesium dan mineral mikro seperti besi, iodium, dan seng dalam jamu Galohgor (5) Menganalisis kandungan beta karoten dalam jamu Galohgor, dan (6) Menghitung bioavailabilitas mineral (magnesium, besi, dan seng) jamu Galohgor secara in vitro. Penelitian ini dilaksanakan dari bulan Maret hingga Juni 2010. Bahan baku pembuatan jamu yang terdiri dari berbagai jenis tanaman didapat dari pembuat jamu Galohgor di Desa Sukajadi, Kecamatan Tamansari, Kabupaten Bogor. Penimbangan bahan-bahan jamu disesuaikan dengan komposisi dari penelitian sebelumnya (Pajar 2002 dan Roosita 2003). Pembuatan jamu Galohgor menjadi bentuk serbuk jamu dilakukan di Pilot Plant Pusat Antar Universitas, Institut Pertanian Bogor (IPB). Sebagian besar kegiatan penelitian dilakukan di Laboratorium Kimia dan Analisis Makanan 1, 2, dan 3, Departemen Gizi Masyarakat, Fakultas Ekologi Manusia (FEMA), IPB. Pembacaan hasil analisis mineral dilakukan di Departemen Kimia, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA), IPB. Bahan baku jamu Galohgor terdiri atas 56 jenis tumbuhan obat yang meliputi rempah-rempah; temu-temuan dan kacang-kacangan yang diambil langsung dari Desa Sukajadi. Bagian tanaman yang digunakan bervariasi mulai dari daun, akar dan batang. Alat-alat yang digunakan meliputi alat-alat untuk pembuatan jamu Galohgor dan alat-alat untuk analisis. Alat-alat untuk pembuatan jamu antara lain timbangan analitik merk Sartorius, pisau, baskom, tampah, kertas, plastik, steamer, quencer (blender), drum dryer, penggilingan, dan ayakan. Alat-alat yang digunakan untuk analisis proksimat, mineral, karoten antara lain alat gelas, cawan porselen, oven (98–100oC), desikator, timbangan analitik, pemanas Kjeldahl lengkap, labu Kjeldahl, alat destilasi lengkap, alat ekstraksi Soxhlet lengkap, alat pemanas listrik atau penangas uap, seperangkat saringan Buchner, kertas saring Whatman 40, dan vorteks. Bahan kimia untuk analisis meliputi H2SO4 pekat, Se-mix, NaOH-natrium tiosulfat, H3BO3, HCl, indikator, heksana, HNO3, larutan stock standar 1000 mg/L, alkohol-NaOH 10%, petroleum eter, Na2SO4, buffer fosfat, enzim thermamyl, pepsin, pankreatin, aseton, etanol teknis, HCl, KNO3 1%, NaOH 0,1 N, arsenit 0,2 N, Ce(IV)NH4SO4 0,1 N, dan air bebas ion. Instrumen Spektrofotometer Absorpsi Atom (AAS) digunakan untuk pembacaan kadar mineral, sedangkan spektrofometer sinar tampak digunakan untuk pembacaan kadar karoten.
Keyword: Mineral, In Vitro, Bioavailability, Carotene, Galohgor, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor

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