Judul: Pengaruh Lama Perendaman Daging Paha Itik Lokal dalam Sari Buah Nenas Muda dengan Konsentrasi yang Berbeda terhadap pH, Daya Mengikat Air dan Keempukan
Abstrak: Produk itik yang telah memasyarakat baru terbatas pada teluinya, sedangkan dagingnya masih kurang disukai kasena alot. Kealotan daging itik dapat dikurangi diantaranya dengan menggunakan enzim atau bahan pengempuk lainnya sebagai salah satu alternatif untuk memperbaiki kualitas daging. Salah satu bahan pengempuk yang dapat digunakan yaitu enzim bromelin yang berasal dasi nenas atau enzim papain yang berasal dari pepaya.
Keyword: 

Judul: Pengempukan babat sapi dengan menggunakan enzim bromelin kasar dari sari buah nenas
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh perendaman larutan ekstrak nenas muda terhadap keempukan, pH susut masak dan daya mengikat air babat sapi sehingga diperoleh konsentrasi dan lama perendaman yang optimal bagi pengempukan daging. Penelitian pendahuluan dilakukan untuk mengetahui aktivitas enzim bromelin dalam ekstrak buah nenas muda dan pengukuran keempukan babat sapi tanpa perlakuan. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak lengkap (RAL) pola faktorial 3x4 dengan tiga kali ulangan. Faktor pertama yaitu konsentrasi nenas muda (0%, 50%, dan 100%) dan faktor kedua yaitu lama perendaman (30, 60. 90, dan 120 menit). Peubah yang diamati meliputi keempukan, pH, susut masak dan daya mengikat air. Pengaruh perlakuan terhadap peubah yang diamati dianalisa dengan menggunakan sidik ragam Bila sidik ragam menunjukkan perbedaan maka dilanjutkan dengan uji beda nyata terkecil (Least Significant Difference LSD). Uji organoleptik menggunakan rancangan acak lengkap pola searah, dianalisa dengan sidik ragam, jika hasilnya berbeda nyata dilanjutkan dengan uji Duncan. Hasil pengujian aktivitas enzim bromelin kasar yang terkandung dalam ekstra!: murni buah nenas muda pada suhu kamar adalah sebesar 0,635 unit aktivitas protease per ml per menit (u/ml/menit). Hasil pengukuran keempukan babat sapi tanpa perlakuan perendaman sebesar 16,95 kg/cm. Pengukuran keempukan pada penelitian utama tidak menunjukkan hasil yang berbeda. Konsentrasi perendaman menunjukkan perbedaan pengaruh yang sangat nyata pada pH babat sapi setelah perendaman (p-0,0!) dan juga menunjukkan perbedaan yang nyata pada pH babat sapi setelah perebusan (p<0,05). Lama perendaman dan interaksi antara konsentrasi dengan lama perendaman tidak menunjukkan perbedaan bark tehadap pH babat sapi setelah perendaman maupun pH babat sapi setelah rebusan. Susut masak dan daya mengikat air pada perlakuan perendaman babet sapi dalam ekstrak nenas muda tidak menunjukkan hasil yang berbeda. Uji organoleptik (tes panelis) babat sapi yang direndam dalam ekstrak kasar zim bromelin dari nenas, menunjukkan hasil yang sangat berbeda nyata pada Rekstur dan keempukan (p<0,01). Hasil uji organoleptik pada bau dan sari rasa menunjukkan hasil yang tidak berbeda. Perendaman babat sapi dalam air atau dalam sari buah nenas mampu mengempukkan babat sapi dibandingkan tanpa perendaman, sehingga untuk nungempukkan babat sapi sebelum diolah cukup direndam dalam air saja minimal 30 menit. Konsentrasi perendaman mempengaruhi penurunan pH babat sapi sebelum dan sesudah perebusan, namun lama perendaman tidak mempengaruhi nilai pH. Susut masak dan daya mengikat air babat sapi tidak dipengaruhi oleh konsentrasi dan tama perendaman babat sapi dalam sari buah nenas, Penilaian secara organoleptik menunjukkan bahwa kenaikan konsentrasi dan lama waktu perendaman mengakibatkan babat menjadi lebih empuk dan tekstur semakin halus. Berdasarkan tekstur dan keempukannya perlakuan dalam konsentrasi 100% dan lama waktu arendaman 120 menit menghasilkan babat paling empuk dengan tekstur paling Halus. Pengaruh semua perlakuan terhadap sari rasa dan bau khas babat sapi tidak berbeda.
Keyword: beef tripe, tenderization, soaking, pineapple, bromelain enzyme

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