Judul: Upaya peningkatan penerimaan citarasa minuman fungsional berbasis kumis kucing (Orthosiphon aristatus Bl. Miq) dengan menggunakan beberapa ekstrak jeruk dari varietas yang berbeda dan flavor enhancer
Abstrak: Minuman fungsional berbasis kumis kucing telah diformulasikan pada penelitian sebelumnya. Minuman ini masih memiliki mutu sensori dengan tingkat kesukaan citarasa antara agak suka dan suka (skor hedonik 5.57 dari skala 7.00). Penelitian lanjutan diperlukan untuk meningkatkan mutu penerimaan sensori minuman tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan penerimaan citarasa minuman fungsional berbasis kumis kucing melalui kombinasi penambahan ekstrak jeruk yang berbeda dan flavor enhancer dengan melihat pengaruhnya pada variabel respon citarasa (metode hedonik) dan aktivitas antioksidan (metode DPPH) serta pengaruhnya pada kemampuan antidiabetes (persentase inhibisi α-amilase relatif). Penelitian dilakukan di laboratorium Ilmu dan Teknologi Pangan dan Pusat Studi Biofarmaka IPB.
Keyword: 

Judul: Peningkatan Citarasa Minuman Fungsional Berbasis Daun Kumis Kucing (Orthosiphon aristatus BI.Miq) Berpemanis Non Sukrosa Berdasarkan Optimasi Pada Kombinasi Beberapa Varietas Jeruk
Abstrak: Serangkaian penelitian telah dilakukan terhadap minuman fungsional berbasis daun kumis kucing. Keunggulan dari minuman ini telah diketahui, yaitu memiliki aktivitas antioksidan dan kemampuan sebagai antihiperglikemik, namun masih terkendala pada citarasa yang dimiliki. Sejauh ini, formula minuman fungsional berbasis daun kumis kucing terbaik yang dihasilkan memiliki nilai kesukaan terhadap atribut overall yang masih berkisar antara agak suka hingga suka, sehingga suatu upaya perbaikan citarasa dianggap perlu dilakukan. Tujuan dari dilakukanya penelitian ini adalah untuk meningkatkan citarasa minuman fungsional berbasis daun kumis kucing berpemanis non sukrosa. Perbaikan citarasa didasarkan pada optimasi kombinasi beberapa varietas jeruk. Jeruk dipilih karena memiliki citarasa dan aroma yang kuat, sehingga diharapkan dapat menutupi citarasa yang kurang disukai dari minuman. Pemanis non sukrosa dipilih untuk digunakan dalam penelitian ini dengan alasan untuk mengurangi nilai kalori minuman, sehingga dapat mendukung kemampuan dari minuman ini sebagai antihiperglikemik. Penentuan kombinasi pemanis terbaik dilakukan sebelum melakukan optimasi komponen jeruk. Penentuan kombinasi tersebut dilakukan dengan menggunakan uji sensori, yaitu uji beda dari kontrol. Pada tahap ini, kombinasi terbaik dipilih dari beberapa kombinasi jenis pemanis, yaitu 1). Pemanis A pemanis B pemanis C; 2). pemanis A pemanis B pemanis D; 3). pemanis C- pemanis E; 4). pemanis A pemanis E; 5). pemanis D pemanis F. Kombinasi terbaik adalah kombinasi yang dapat memberikan citarasa overall minuman yang mendekati minuman fungsional berbasis daun kumis kucing yang menggunakan sukrosa. Optimasi kombinasi jeruk terbaik dilakukan dengan menggunakan rancangan metode mixture design yang terdapat dalam piranti lunak Design Expert 7.0". Jenis jeruk yang digunakan dalam penelitian ini adalah jeruk 1, jeruk 2, dan jeruk 3 dengan batas minimum dan maksimum masing- masing jeruk adalah sebesar a-b% untuk jeruk 1, c-d% untuk jeruk 2, dan e-f% untuk jeruk 3. Penentuan formula optimum didasarkan pada hasil pengukuran variabel respon berupa skor hedonik terhadap atribut aroma, warna, rasa, dan overall minuman. Kombinasi pemanis A pemanis B pemanis C dan kombinasi pemanis C pemanis E merupakan kombinasi terbaik. Berdasarkan hasil uji beda dari kontrol terhadap 35 panelis tidak terlatih dengan uji lanjut statistik uji Dunnet, menunjukkan bahwa kedua kombinasi tersebut memiliki karakter citarasa secara overall yang tidak berbeda nyata dengan minuman yang menggunakan sukrosa (kontrol) pada 4-5%. Kombinasi x% pemanis A+ y% pemanis B + z% pemanis C ditentukan sebagai kombinasi pemanis terpilih karena kombinasi tersebut dapat memberikan nilai kalori yang lebih rendah dibandingkan kombinasi pemanis C-pemanis E. Perlakuan variasi konsentrasi antara ketiga jenis jeruk dalam formula minuman yang menggunakan pemanis non sukrosa memberikan hasil yang tidak berbeda nyata untuk respon nilai kesukaan aroma dan warna minuman. Perlakuan variasi konsentrasi antara ketiga jenis jeruk memberikan peningkatan nilai kesukaan untuk atribut rasa dan overall dimana jeruk 1 memberikan pengaruh terbesar diikuti oleh jeruk 2 dan jeruk 3. Kombinasi optimum jeruk yang dihasilkan adalah p% jeruk 1, q% jeruk 2 dan r% jeruk 3…dst
Keyword: Java tea based functional drink, Non sucrose sweeteners, Citrus 1, Citrus 2, Citrus 3

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