Judul: Pengaruh penggunaan wadah perebus dalam proses pemindangan terhadap mutu dan kandungan logam pindang tongkol (euthynnus affinis)
Abstrak: Pindang merupakan salah satu bentuk olahan tradisional yang banyak disukai masyarakat. Pengolahan pindang tidak memerlukan ketrampilan khusus karena sangat sederhana. Produk ini mempunyai kelebihan yaitu mutunya menyerupai ikan segar dan dapat dikonsumsi dalam jumlah relatif banyak karena rasanya yang tidak begitu asin Mutu ikan pindang dipengaruhi oleh mutu bahan baku ikan, mutu bahan pembantu yaitu air dan garam, cara pemindangan serta alat atau wadah yang digunakan. Wadah yang biasa digunakan dalam proses pemindangan antara lain paso tanah liat, drum seng dan sebagainya. Penggunaan garam dan wadah yang terbuat dari logam dapat menyebabkan kontaminasi pada produk akibat pengkaratan dan korosı. Tujuan penelitian ini adalah mempelajari pengaruh penggunaan alat pemindangan yaitu wadah perebus stainless steel terhadap mutu produk pindang yang dihasilkan. Bahan baku yang digunakan adalah ikan tongkol dengan bahan pembantu yaitu garam dan air serta wadah stainless steel. Uji yang dilakukan meliputi uji kimia (kadar air, kadar abu, kadar protein, kadar lemak, kadar histamin dan kadar TVB), uji logam (Zn, Fe, Od dan Pb), uji mikrobiologis (TPC dan Escherichia coli) dan uji organoleptik (penampakan, bau, rasa, konsistensi, lendir dan jamur). Hasil pengujian tersebut dibandingkan dengan ikan pindang yang dibuat oleh masyarakat dengan menggunakan wadah drum. ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh lama perebusan daging ikan tongkol ( Euthynnus sp ) dan kadar garam terhadap mutu ikan kayu
Abstrak: Ikan Tongkol ikan ikan (Euthynnus sp) merupakan salah satu yang dikenal oleh masyarakat Indonesia. ini dapat dalam bentuk segar atau bentuk pengawetan yang umum dilakukan di Daerah pengeringan secara tradisional. ikan kayu, Jenis Konsumsi olahan. Cara Istimewa Aceh adalah Hasil produk olahannya yang terkenal adalah atau dalam Bahasa Aceh disebut juga ikan "keumamah". Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan lama perebusan yang tepat terhadap daging Ikan tongkol (Euthynnus sp) dan mencari konsentrasi optimum dari penggunaan garam, sehingga diharapkan dapat memperoleh mutu ikan kayu yang lebih baik. Pengamatan yang dilakukan meliputi uji organoleptik (rasa dan tekstur), analisis kadar air, analisis kadar lemak dan analisis kadar protein. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) pola faktorial dengan dua faktor dan dua kali ulangan. Sedangkan un tuk uji organoleptik digunakan Chi-square. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai organoleptik masih dapat antara 5,80 diterima oleh panelis dengan kisaran nilai - 6,60 untuk uji rasa dan 6,55 sampai 6,90 untuk tekstur. Nilai rata-rata kadar air ikan kayu yang dihasilkan berkisar antara 8,50 sampai 15,17 persen, kadar lemak berkisar antara 2,345,61 persen dan nilai kadar proteinnya berkisar antara 64,81 - 77,42 persen. Perlakuan proses lama perebusan berpengaruh nyata terhadap semua parameter kecuali uji rasa pada organolep- tik dan kadar protein. Kadar protein juga berpengaruh nyata pada semua parameter, kecuali pada kadar protein. Selama perebusan 90 menit dengan kadar garam 30 persen, Ikan kayu lebih baik mutunya, karena memberikan nilai proksimat yang relatif lebih baik…
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