Judul: Kinetika Perubahan Kapasitas Antioksidan dan Mutu Fisik Tempe Selama Pemanasan
Abstrak: Tempe merupakan produk pangan tradisional khas Indonesia yang dihasilkan dari proses fermentasi kacang kedelai dengan kapang Rhizopus spp. dan beberapa jenis kapang lainnya, seperti Mucor spp. Jika dibandingkan dengan kacang kedelai, tempe memiliki kandungan gizi yang lebih baik tetapi masa simpannya lebih pendek. Proses termal dapat diaplikasikan sebagai metode alternatif untuk memperpanjang umur simpan tempe. Akan tetapi, proses ini dapat menyebabkan perubahan pada aspek fisik, gizi, dan sensori. Dalam hal ini, model kinetika dapat digunakan untuk memprediksi perubahan mutu pada beberapa kondisi proses untuk mendapatkan produk yang aman dan memaksimalkan mutu. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mempelajari kinetika perubahan kapasitas antioksidan dan mutu fisik selama pemanasan tempe dalam kondisi isotermal pada suhu 75, 85 dan 95oC. Potongan tempe (d: 12 mm, t: 20 mm) dimasukkan ke dalam tabung vial dengan larutan garam (NaCl) 2% sebagai medium pemanas. Perubahan kapasitas antioksidan (kapasitas penangkapan radikal DPPH, kandungan total fenol (TPC), dan total flavonoid (TFC)) serta mutu fisik (analisis profil tekstur (TPA), warna dengan kromameter) dianalisis dan dimodelkan sebagai reaksi ordo satu. Perlakuan panas dapat mempengaruhi kapasitas antioksidan dan mutu fisik tempe secara signifikan. Selama proses pemanasan laju perubahan kedua parameter tersebut meningkat dengan semakin meningkatnya suhu dan lamanya waktu pemanasan. Kapasitas antioksidan berubah dengan kecenderungan yang sama dengan perubahan TPC. Hal ini mengindikasikan bahwa TPC berpengaruh signifikan terhadap kapasitas antioksidan tempe (p < 0.05). Namun demikian, TFC relatif konstan selama pemanasan. Tidak semua atribut mutu dapat dimodelkan secara baik sebagai parameter kinetika termal. Hal ini disebabkan karena beberapa parameter tersebut tidak dipengaruhi secara signifikan oleh kondisi proses pemanasan, seperti TFC, hue, elastisitas, kelengketan, kepaduan, dan daya kunyah. Parameter mutu tempe yang sensitif terhadap panas, seperti kapasitas antioksidan, TPC, kekerasan, kecerahan, kekuningan, kehijauan, dan kroma, dapat dimodelkan secara baik sebagai reaksi ordo pertama dengan kecenderungan kurva yang berbeda-beda. Energi aktivasi menunjukkan tingkat sensitivitas parameter mutu terhadap perubahan suhu. Kemiringan kurva untuk degradasi mutu fisik terlihat lebih tajam daripada kapasitas antioksidan. Hal ini berarti bahwa laju perubahan mutu fisik lebih sensitif terhadap panas daripada parameter lainnya. Berdasarkan perhitungan, energi aktivasi perubahan warna (Ea kehijauan=181.44 kJ/mol, Ea kekuningan=82.75 kJ/mol, Ea kroma=73.95 kJ/mol, dan Ea kecerahan=54.98 kJ/mol) lebih besar daripada perubahan tekstur kekerasan (44.32 kJ/mol). Energi aktivasi untuk perubahan kapasitas antioksidan lebih kecil (14.68 kJ/mol) daripada TPC (30.16 kJ/mol).
Keyword: kandungan fenol, kapasitas menangkap DPPH, kekerasan, produk fermentasi kedelai, warna

Judul: Studi Kinetika Perubahan Mutu Tempe selama Proses Pemanasan
Abstrak: Tempe merupakan produk fermentasi tradisional Indonesia dari kacang kedelai dengan menggunakan kapang. Kapang utama yang berperan dalam fermentasi tempe adalah Rhizopus sp. Konsumsi tempe kedelai di Indonesia cenderung menurun selama lima tahun terakhir, yaitu dari 22.7 g/kapita/hari pada tahun 2002 menjadi 21.7 g/kapita/hari pada tahun 2007 (Hardinsyah et. al, 2008). Djanuwardi dan Silitonga (2001) menyatakan bahwa pada tahun 1983 sekitar 50% konsumsi kedelai di Indonesia digunakan untuk produk tempe. Penyimpanan tempe segar pada suhu ruang memiliki keterbatasan umur simpan, yaitu sekitar 48 jam (Nuraini, 1995). Terbatasnya umur simpan tempe segar disebabkan aktivitas enzimatik dari kapang tempe. Kerusakan tempe dapat dilihat dari perubahan warna miselium kapang menjadi coklat, pelunakan tekstur dan pembentukan odor amonia (Nout dan Rambots, 1990) yang terjadi akibat degradasi protein oleh enzim-enzim proteolitik menghasilkan amoniak (NH3).
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