Judul: Bioavailabilitas Beta Karoten dari Hasil Pemurnian CPO (Crude Palm Oil) Dalam Bentuk RPO (Red Palm Oil) dan Isolat Secara In Vivo.
Abstrak: Hartati Effendi, dan Prayoga Suryadarma. Defisiensi vitamin A merupakan masalah gizi utama yang ada di negara berkembang. Kondisi defisiensi ini dapat berpengaruh terjadap kesehatan dan potensi individu terutama anak-anak. Oleh karena itu dibutuhkan sumber alternatif vitamin A dalam jumlah yang besar. Vitamin A dalam bentuk beta karoten (provitamin A) yang ada pada minyak sawit kasar merupakan salah satu yang paling potensial. Beta karoten ini dicoba untuk diisolasi agar nantinya dapat digunakan sebagai sumber vitamin A sehingga dapat menurunkan kejadian defisiensi pada anak-anak. Tujuan umum penelitian ini adalah mengetahui bioavailabilitas vitamin A yang bersumber dari vitamin A murni, beta karoten, RPO, isolat, dan dengan menggunakan model hewan percobaan yaitu tikus. Adapun tujuan khususnya adalah: mengetahui proses pembuatan RPO dari bahan dasar CPO dan isolat; mengetahui intake ransum tikus per hari diberikan diet mengandung vitamin A yang berasal dari RPO, isolat, dan mikrokapsul menggunakan vitamin A murni dan beta karoten sebagai kontrol; serta mengetahui bioavailabilitas beta karoten dengan mengamati perubahan berat badan tikus yang diberikan berbagai macam jenis diet sumber vitamin A.
Keyword: 

Judul: Efikasi Pemberian Minyak Goreng Curah yang Difortifikasi Karoten dari Red Palm Oil Terhadap Kadar Retinol Serum
Abstrak: Fortifikasi karoten dari minyak sawit merah atau Red Palm Oil (RPO) ke dalam makanan dapat menjadi alternatif dalam pengentasan permasalahan kekurangan vitamin A di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menilai efikasi pemberian minyak goreng curah yang difortifikasi karoten dari red palm oil (RPO) terhadap kadar retinol serum. Desain yang digunakan dalam penelitian ini adalah Quasy Experimental pre post treatment controlled trial dengan jumlah responden 31 anak sekolah dasar usia 7–9 tahun. Penelitian yang dilakukan di Desa Angsana, Kecamatan Leuwiliang, Kabupaten Bogor dilaksanakan pada bulan Mei–September 2013. Terdapat peningkatkan rata-rata kadar retinol serum responden RPO dari 10.44 ± 1.81 μg/dL menjadi 15.76 ± 3.12 μg/dL setelah intervensi. Sementara itu, peningkatan rata-rata kadar retinol serum responden kontrol adalah 10.88 ± 2.53 μg/dL, menjadi 14.12 ± 3.41 μg/dL setelah intervensi. Hasil uji beda menunjukkan tidak terdapat perbedaan rata-rata kadar retinol pada kedua kelompok perlakuan baik sebelum maupun setelah intervensi (p>0.05). Namun, terdapat perbedaan rata-rata kadar retinol antara sebelum dan setelah intervensi pada kedua kelompok perlakuan (p<0.05).
Keyword: anak sekolah dasar, karoten, red palm oil, serum retinol

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