Judul: Pengaruh fermentasi terhadap citarasa pandan wangi (Pandanus amaryllifolius Roxb)
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisa komponen-komponen aroma daun pandan dan mempelajari pengaruh fermentasi terhadap senyawa-senyawa citarasa daun pandan wangi. Penelitian dilakukan di Laboratorium Pusat Penelitian Teknologi Pangan Institut Pertanian Bogor. Jenis pandan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Amaryllifolius. Pandanus Ekstraksi dan isolasi senyawa citarasa dari daun pandan wangi dilakukan dengan metoda destilasi vakum. Separasi senyawa citarasa dilakukan dalam alat Khromatografi Gas Model Shimadzu 7-AG, sedangkan identifikasi dilakukan dengan Spektrometer Masa Model Hewlett Packard 5592 dengan menggunakan kolom OV-101 dan OV-17. Di dalam penelitian ini dipelajari pengaruh lokasi pemetikan daun yaitu lokasi atas (daun pucuk), lokasi tengah (daun sedang) dan lokasi bawah (daun tua). Disamping itu pengaruh lama fermentasi diteliti dengan menggunakan waktu-waktu O jam (tanpa fermentasi), 2 jam, 4 jam dan 6 jam pada suhu fermentasi 26°C. Uji sensori oleh panelis dilakukan juga untuk melihat ambang batas panelis terhadap ekstrak daun pandan wangi dan untuk melihat pengaruh fermentasi terhadap daya deteksi panelis dengan menggunakan uji segitiga. Rancangan Acak Kelompok dengan pola faktorial dan diulang dua kali. Hasil percobaan menunjukkan bahwa komponen spesifik pandan wangi adalah senyawa alkil dengan rumus molekul 015H240. Pengaruh fermentasi terhadap citarasa dipengaruhi oleh lokasi pemetikan daun. Pada daun sedang (lokasi tengah) pembentukan citarasa meningkat dibandingkan dengan pada daun pucuk atau daun tua. Lama fermentasi optimum untuk daun pucuk, sedang dan tua masing-masing 3, 3,8 dan 2,8 jam. Pada fermentasi yang Lebih lama jumlah citarasa menurun. Hasil uji ambang pengenalan citarasa pandan wangi menunjukkan bahwa citarasa ekstrak daun pandan wangi yang dipetik pada lokasi bawah (daun tua) lebih meningkat dibanding- kan dengan citarasa ekstrak yang dipetik dari lokasi lainnya. Sedangkan hasil uji sensori dengan menggunakan uji segi tiga menunjukkan bahwa citarasa ekstrak dari daun muda, sedang maupun daun tua menunjukkan perbedaan yang nyata pada Caraf 5 persen.
Keyword: 

Judul: Pembuatan flavor bubuk dari pandan wangi(Pandanus amarylifolius) dengan metode spray drying
Abstrak: Tanaman pandan wangi (Pandanus amarylifolius) telah banyak dimanfaatkan antara lain untuk menambah citarasa dari bahan makanan. Perubahan pada pola pikir serta cara hidup masyarakat yang cenderung mengarah pada hal-hal yang bersifat praktis, mendorong dilakukannya berbagai usaha penyediaan bahan pangan yang siap dimasak serta tidak memerlukan waktu lama untuk proses pemasakannya. Pembuatan flavor bubuk dari pandan wangi diharapkan dapat lebih menguntungkan karena lebih praktis, lebih tahan lama, mutunya dapat dijaga, serta lebih mudah dalam pengemasan dan pengangkutan dibanding daun pandan segar. Tujuan penelitian ini adalah mencari cara ekstraksi, jenis bahan pengisi serta konsentrasi bahan pengisi yang optimum untuk memperoleh bubuk flavor yang memiliki aroma dan rasa yang sama atau mendekati bahan aslinya. Hasil penelitian menunjukkan pelarut alkohol dapat melarutkan lebih banyak komponen aroma dari daun pandan wangi dibandingkan pelarut heksan. ...
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