Judul: Kandungan Timah Hitam (Pb) pada Sayuran Bayam (Amaranthus tricolor), Kangkung Air (Ipomoea aquatic Forsk) dan Sawi Hijau (Brassica juncea)
Abstrak: Pengembangan industri, disamping membawa dampak positif dengan akselerasi ekonominya juga dapat membawa dampak negatif karena karena pencemaran limbahnya ke perairan (sungai). Bersamaan dengan peningkatan industri tersebut, di daerah ini juga banyak dijumpai petani sayuran yang menggunakan air sungai tercemar untuk menyirami sayuran. Penggunaan air sungai yang tercemar oleh logam berat terutama timah hitam (Pb) akan menyebabkan peningkatan timah hitam dalam jaringan tanaman sayuran. Sayuran yang tercemar apabila dikonsumsi maka timah hitam yang akan membahayakan kesehatan jika melebihi ambang batas yang tidak dapat ditoleransi oleh tubuh.
Keyword: 

Judul: Pengaruh penumisan, pengukusan dan perebusan terhadap kadar timah hitam (Pb) pada sayuran kangkung (Ipomoea reptans), bayam (Amaranthus tricolor) dan caisin (Brassica juncea)
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah mempelajari pengaruh cara pemasakan yang dapat menurunkan kadar Pb dalam sayuran kangkung, bayam dan caisin, khususnya mengukur kadar Pb pada sayuran tersebut, mengetahui pengaruh penumisan, pengukusan dan perebusan terhadap kadar Pb-nya; mengukur kadar Pb pada air kuah tumisan, air kukusan dan uap air kukusan serta air rebusan dan uap air rebusannya. Penelitian dilaksanakan dari Bulan Juni sampai Nopember 1994, di Laboratorium Pengolahan Pangan dan Laboratorium Kimia Gizi, Jurusan Gizi Masyarakat dan Sumberdaya Keluarga (GMSK), Fakultas Pertanian serta Laboratorium Terpadu Kimia Analitik Institut Pertanian Bogor. Sayuran kangkung, bayam dan caisin yang digunakan dalam penelitian ini di tanam di Kebun Percobaan Penelitian dan Pengembangan Biologi Tropika Tajur di Ciawi, sedangkan Minvak Goreng Bimoli, bawang merah, cabe merah, garam, gula dibeli di Pasar Gunung Batu, Bogor. Air yang digunakan dalam proses pemasakan adalah air kran di Laboratorium Pengolahan Pangan jurusan GMSK. Perlakuan yang dicobakan yaitu cara pemasakan (penu- misan, pengukusan dan perebusan) dan jenis sayuran (kang- kung, bayam dan caisin). Masing-masing jenis masakan sayur yang dihasilkan di- amati kadar Pb pada bagian-bagian masakan tersebut. Dari jenis masakan sayur tumis diamati kadar Pb pada sayuran yang telah ditumis dan kadar Pb pada air kuahnya. Dari jenis masakan sayur kukus diamati kadar Pb pada sayuran yang telah dikukus, air kukusan dan uap air kukusannya, begitu juga dengan rebus sayuran. Masing-masing perlaku- an dilakukan dengan tiga kali ulangan. Metoda analisis Pb yang digunakan adalah pengabuan basah (Chichilio & Reynolds, 1970). Rancangan percobaan yang digunakan untuk menguji data hasil analisis Pb adalah Rancangan Acak Lengkap Berpola Faktorial sedangkan uji lanjut yang digunakan adalah Uji Duncan (Steel & Torie, 1984). Kadar Pb pada sayuran kangkung, bayam dan caisin se- belum dimasak berturut-turut adalah sebesar 5,663, 11,212 dan 10,516 ppm. Kadar Pb tersebut telah melampaui stan- dar kadar Pb sayuran yang ditetapakan oleh WHO yaitu 2 ppm untuk berat basah. Sedangkan kadar Pb air mentah yang digunakan dalam proses pemasakan adalah sebesar 0,057 ppm.
Keyword: kadar timah hitam

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