Judul: Efek pencampuran ekstrak zat warna kayu secang dengan beberapa sumber antosianin terhadap kualitas warna merah dan siafat antimikrobanya
Abstrak: Warna bahan pangan merupakaii atribut sensori yang nleinpengaruhi lcualitas dan penerimaan produk pangan. Tanaman yang berpotensi sebagai pewailla alalni merah adalah kayu secang (Cnescdpi~zicrs nppnn L.) datl beberapa sumber antosianin. Kayu secang sangat berpotensi sebagai surnber piginen merah, ha1 ini disebabkan oleh adanya senyawa bruzileilz yang terkandung didalan~nya. Warna merah tajaln dai-i pig~neii brc~silein hanya lnuncul pada pH netral (6-7). Sedangkan ru~tosianinm e~xtpakanp ewarna alaini yang metniliki efek visual wama ~nerahp ada pH (3-4). Atas dasar perbedaau sifat warna merah yang nluncul pada pH yang berbeda tersebut maka, dihipotesakan bahwa jika dilakukan .- pencampuran antara br-crziEiTdan antosianin akan dihasilkan pewama alanli yang memiliki spektrum wanla merah yang lebih baik pada rentang pH yang lebih has. Pemanfaatan kayu secang selama ini adalah sebagai obat tradisiotlal seperti obat dial-e, obat disentri, dan jamu. Selain lnelihat efek pencampuran terhadap warnanya, dapat juga dilihat efek antimikroba yang dihasilkan oleh masing-masing ekstrak dan campuran ekstrak. Penelitiail ini bertujuail untuk inempelajari pengaruh proses pencampuran pewama alarni kayu secang dengan senyawa antosianin terhadap kualitas wama lnerah yang dihasilkan pada rentang pH yang lebih luas dan melihat efek anti mikrobanya terhatlap bebcrapa bakteri patogen.
Keyword: 

Judul: Studi pengaruh penggunaan gelatin dan albumin sebagai bahan pengikat tanin terhadap kualitas warna ekstrak pigmen alami kayu segang caesalpinia sappan Linn
Abstrak: Kayu secang (Caesalpinia sappan Linn) merupakan salah satu alternatif bahan yang dapat dimanfaatkan sebagai pewarna makanan alami. Akan tetapi kandungan tanin dalam kayu secang berpengaruh terhadap penampakan ekstrak pewarna kayu secang. Ekstrak pewarna kayu secang yang mengandung tanin terlihat keruh dan warnanya agak kecoklatan. Sehingga diperlukan cara pengurangan kadar tanin untuk memperbaiki kualitas warna ekstrak kayu secang. Kemampuan tanin untuk berikatan dengan protein dapat digunakan sebagai cara pengurangan kadar tanin. Penelitian ini bertujuan mempelajari pengaruh penggunaan gelatin dan albumin sebagai bahan pengikat tanin terhadap kualitas warna pigmen alami kayu secang. Parameter yang diuji pada penelitian ini adalah kadar tanin, total brazilin, nilai pH, dan uji warna. Uji warna dilakukan dengan dua cara, yaitu dengan alat spektrofotometer dan chromameter. Adapun perlakuan yang diberikan yaitu lama ekstraksi, dan konsentrasi bahan pengikat tanin. Pada perlakuan awal, kayu secang diekstrak masing-masing dengan lama ekstraksi 20, 40 dan 60 menit pada suhu 100°C. Sebagian hasil ekstraksi diberi perlakuan dengan ditambah bahan pengikat tanin berupa gelatin dan sebagian lagi ditambah albumin masing-masing dengan enam taraf konsentrasi, yaitu 0%, 1%, 2%, 3%, 4%, dan 5%. Ekstrak secang yang telah ditambah bahan pengikat tanin, selanjutnya diinkubasi selama 24 jam dalam suhu ruang. Sebelum dianalisa masing-masing ekstrak disaring dengan kertas Whatman No.1. Khusus ekstrak yang ditambah albumin sebelum disaring terlebih dahulu dipanaskan dalam penangas air 80°C selama 15 menit. ...
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