Judul: Aktivitas antimikroba dari beberapa jenis bumbu rawon terhadap mikroba patogen dan perusak makanan
Abstrak: Rcmpah-rcmpah sclain digunakan scbagai bumbu dikctahui juga 111c111pu11yai aktivitas antimikroba. Campuran rempah-rempah (bumbu) dalam kcadaan scgar tclah pula ditcliti dan tcrbukti cfcktif dalam mcnghambat pcrlumbuhan bcbcrapa jcnis bakteri enteropatogenik. Aktivitas antimikroba dari bumbu siap pakai setclah mengalami berbagai tahap proses persiapan belum pemah diteliti. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari dan membandingkan aktivitas antimikroba dari campuran rempah-rempah (bumbu) tradisional Indonesia seperti bumbu rawon, bumbu opor, bumbu gulai, bumbu kari, dan bumbu rendang yang lelah siap pakai (instan) terhadap 6 jenis mikroba patogen yaitu Salmonella typhimurium, Vibrio cholerae, Escherichia coli, Staphylococcus aureus, Bacillus cereus, dan Listeria monocytogenes, serta 3 jenis mikroba perusak yaitu Pseudomonas aeruginosa, Aspergillus jlavus, dan Penicillium sp. Dipelajari juga aktivitas antimikroba bumbu di dalam ekstrak daging sebagai model sistem makanan.
Keyword: 

Judul: Aktivitas antimikroba bumbu segar hasil olahan industri terhadap mikroba patogen dan perusak makanan
Abstrak: Bumbu merupakan campuran rempah-rempah dengan komposisi tertentu. Fungsi rempah-rempah pada bumbu adalah untuk memberi rasa dan aroma pada masakan serta meningkatkan selera makan. Disamping itu rempah-rempah juga dikenal mempunyai aktivitas sebagai bahan pengawet dan fumigan. Aktivitas antimikroba rempah-rempah terhadap pertumbuhan mikroba bersifat khas dan tergantung dari senyawa-senyawa penyusunnya. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari aktivitas antimikroba dari berbagai macam bumbu yang merupakan campuran rempah-rempah. Bumbu yang diteliti adalah bumbu rendang, gulai, kare, opor, rawon, dan ayam goreng yang berupa bumbu segar hasil olahan industri. Uji aktivitas antimikroba bumbu dilakukan dengan menggunakan metode gores dan metode kontak (Fardiaz, 1989). Analisis awal yang dilakukan pada bumbu adalah penentuan kadar air (basis kering), kadar garam, pH, total mikroba dan kadar benzoat. Hasil analisis terhadap bumbu menunjukkan kadar air keenam bumbu cukup tinggi yaitu diatas 60%, kadar garam berkisar antara 1,242,03% dan nilai pH bumbu umumnya cukup rendah yaitu dibawah 5,00. Jumlah mikroba bumbu rata-rata cukup tinggi yaitu antara 8,0 x 10 - 1.6 x 10 koloni/g sedangkan pada bumbu tidak ditemukan adanya penambahan zat pengawet Na-benzoat. Masing-masing bumbu mempunyai daya antimikroba yang berbeda-beda terhadap mikroba yang diujikan yaitu S. typhimurium, S. aureus, E. coli, B. cereus, L. monocytogenes, V. cholerae, P. aeruginosa, A. flavus, Penicillium sp, dan mikroba pada ekstrak daging. Hasil seleksi awal sifat antimikroba bumbu menunjukkan bahwa bumbu rendang mempunyai aktivitas antimikroba yang tinggi terhadap semua mikroba yang diujikan dan pada konsentrasi 5% telah bersifat bakterisidal terhadap beberapa bakteri. Pada konsentrasi 5%, bumbu gulai telah bersifat bakterisidal terhadap pertumbuhan P. aeruginosa, sedangkan untuk bakteri yang lain hanya bersifat bakteristatik dengan penurunan kerapatan pertumbuhan rata-rata setengah dari kontrol. Bumbu kare bersifat bakterisidal terhadap pertumbuhan B. cereus pada konsentrasi 5%, sedangkan untuk V. cholerae pada konsentrasi yang sama terjadi stimulasi pertumbuhan bakteri dengan peningkatan kerapatan pertumbuhan sebanyak sepertiga dari kontrol. Bumbu ayam goreng sangat efektif dalam menghambat pertumbuhan P. aeruginosa, karena pada konsentrasi 5% telah bersifat bakterisidal. Pada konsentrasi yang sama, S. typhimurium, B. cereus, L. monocytogenes dan V. cholerae lebih tahan terhadap bumbu ayam goreng dan pertumbuhannya baru terhambat pada konsentrasi di atas 5% dengan penurunan kerapatan pertumbuhan yang bervariasi. Bumbu rawon efektif menghambat semua bakteri pada konsentrasi 10%. Efek penghambatan bumbu terhadap kapang baru terlihat pada konsentrasi 10%.
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