Judul: Pemeriksaan keanggotaan elemen pada himpunan dengan bloom filter
Abstrak: Examination of membership elements is often executed on several applications. Expected time to perform such examination is a minimum time with minimal errors. For example, the Google Chrome web browser takes a short time to do an examination of malicious URLs. The common algorithms used to perform examination of the membership are called the Sequential Search and Binary Search. However, the algorithms are considered inefficient. The Bloom Filter is considered offering the solution. It is a data structure which is able to do examination of membership within short time, but producing errors. One of the errors is assosiated with a false positive. A claim that an element to be part of the set when it was not the member. This paper aims to explain the procedure of the Bloom Filter algorithm on the membership examination of elements in a set. Also, this work is intended calculate the probability of false positives, and to minimize the probability.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), set, false positive, bloom filter, algorithm

Judul: Penerapan Bloom Filter Pada Cache Dengan Tingkat False Positive Yang Rendah
Abstrak: Objek/data merupakan bagian penting dalam suatu penyimpanan database. Objek/data adalah data secara umum yaitu dapat berupa dokumen, file, maupun gambar yang tersimpan didalam database. Setiap objek akan disimpan menggunakan alamat tertentu dalam ruang penyimpanan. Untuk mendapatkan suatu objek di dalam ruang penyimpanan memerlukan teknik pencarian yang baik sehingga objek yang dicari dapat ditemukan. Pencarian suatu objek pada umumnya memerlukan kecepatan dan keakuratan terhadap objek yang ditemukan. Teknik pencarian berkaitan dengan pengecekan membership suatu objek dalam suatu set. Pencarian suatu objek, sederhananya dilakukan dengan mengecek satu per satu dari objek yang ada sampai objek tersebut ditemukan. Pencarian dengan cara seperti ini mempunyai akurasi yang tinggi tetapi memerlukan waktu yang lama untuk mendapatkan suatu objek terutama pada suatu set yang sangat besar. Penerapan teknik Bloom filter untuk mendapatkan objek pada suatu set data yang besar merupakan hal yang tepat. Walaupun dalam penerapannya teknik Bloom filter ini akan mengakibatkan adanya false positive, namun penggunaan teknik ini lebih baik jika diterapkan pada suatu set dengan objek yang sangat besar. False positive yang dihasilkan dari teknik Bloom filter bisa diminimalisir dengan memvariasikan variabel-variabel yang dapat mempengaruhinya. Beberapa variabel yang berpengaruh pada false positive adalah jumlah objek, jumlah bit yang disediakan, dan jumlah pemetaan objek (map bit). Penelitian ini menguji keakuratan algoritme Bloom filter menggunakan algoritme sequential search untuk mendapatkan membership suatu objek pada suatu set yang besar yang di-cache. Selain itu untuk mendapatkan kombinasi yang tepat dari parameter-parameter yang bisa mempengaruhi adanya false positive pada Bloom filter sehingga mendapatkan tingkat false positive yang rendah. Metode dalam penelitian ini diawali dengan merancang model Bloom filter dan sequential search, kemudian dilanjutkan dengan membuat simulasi untuk kedua model yang ada. Simulasi dengan membuat sekenario bahwa terdapat satu set objek dengan jumlah yang sangat besar. Kemudian ditetapkan sebagian kecil objek yang akan disimpan pada buffer. Tahapan dilanjutkan dengan memilih satu objek yang ada pada set secara acak untuk selanjutnya dibandingkan dengan objek pada buffer menggunakan Bloom filter dan menggunakan sequential search. Berikutnya yaitu tahapan menghitung false positive dan false negative serta menghitung perbedaan waktu antara hasil pencarian menggunakan Bloom filter dan sequential search. Tahapan selanjutnya setelah tahapan simulasi secara keseluruhan adalah analisis terhadap hasil, evaluasi, dan penarikan kesimpulan. Dalam penelitian ini didapatkan hasil bahwa kecepatan pencarian membership suatu objek pada set yang sangat besar menggunakan metode Bloom filter lebih cepat yaitu rata-rata 10μs dan cenderung lebih stabil bahkan lebih cepat (0μs) dari pencarian menggunakan sequential search yang memerlukan waktu hingga 420μs untuk pencarian dengan jumlah objek yang sama. False iv positive terendah dihasilkan oleh kombinasi parameter jumlah objek= 2000000 jumlah bit = 8, dan map bit = 7 dengan objek yang ada pada buffer sebesar 6%.
Keyword: bloom filter, false positive, membership object, sequential search

Judul: Increasing Resistant Starch Type III on the Modified Cassava Flour ( Mocaf ) through Heating-Cooling Cycles and Its Application on Production of Dried Noodles
Abstrak: Resistant starch tipe III (RS3) is a major resistant starch used in the production of resistant starch-based functional foods. RS3 is formed through retrogradation of gelatinized starch. The objectives of this study were : (1) to increase the resistant starch content of Mocaf through heating-cooling cycles, (2) to use the modified Mocaf in Mocaf dried noodle production. The research was conducted in the following 4 (four) steps, namely : (1) characterizing of native Mocaf, ( 2 ) Determination the optimum combination of flour-water ratio and temperature that produced the highest level of resistant starch, (3) Modifying of Mocaf through heating-cooling cycles, (4) Production of dried noodles using modified Mocaf having the highest resistant starch content. The resulting product dried noodles made an analysis of resistant starch content as well as an assessment of the overall sensory attributes by 79 untrained panelists with hedonic rating test method. The native Mocaf contained starch (67.47%), amylose (36.73%), amylopectin (30.74%), and resistant starch (0.79%). The analysis by RVA showed that native Mocaf had an A-type starch gelatinization profile. The optimum conditions to increase the resistant starch content of Mocaf was flour-water ratio of 1:3.44 (w/w) and heating at 79.93o C. The resistant starch contents as results of 1, 2, and 3 heating-cooling cycles were 4.16%, 6.30% and 8.73% respectively. Addition of 15% and 25% modified Mocaf (3 cycles) in Mocaf dried noodle production increased the resistant starch content up to 3.77% and 4.43% respectively. Some characteristics of the Mocaf dried noodles were cooking loss of between 16.50% and 23,07%, optimum cooking time of 13:01 to 12:01 minutes, water absorption of 126.66% to 169.63%, and rehydration weight of 189.79% to 233.01%. The hardness of Mocaf dried noodle was 423.9 gf. Modified Mocaf substitution of 15% and 25% caused the hardness were 357.7 gf and 266.8 gf respectively. Based on the hedonic evaluation the noodle hardness was between hard slightly and not hard while assessment of overall attribute was between neutral to rather like.
Keyword: Mocaf, resistant starch type III ( RS3 ), noodles