Judul: Penilaian cita rasa dan kandungan zat gizi makanan tradisional Indonesia : studi kasus di  Sarinah Food Court Jakarta
Abstrak: Tujuan umum penelitian ini adalah untuk mengetahui gambaran cita rasa dan kandungan zat gizi makanan tradisional Indonesia yang disajikan di food court dengan sistem pengelolaan makanan yang dilakukan. Selanjutnya tujuan khusus penelitian ini adalah mengetahui dan mengamati sistem pengelolaan makanan yang dilakukan meliputi perencanaan menu, pembelian, penyimpanan, pengolahan bahan makanan, penyajian makanan, peralatan, dan tenaga pelaksana; mengetahui pemenuhan persyaratan higiene dan sanitasi; mengetahui penilaian pengunjung terhadap cita rasa makanan yang disajikan yang terdiri dari rupa (warna, bentuk, ukuran), rasa, aroma, tekstur; serta mengetahui kandungan energi, protein, serat makanan, dan lemak makanan yang disajikan di food court. Penelitian dilakukan di Sarinah Food Court (SFC), Jakarta yang kemudian dilanjutkan pada lokasi produksi makanan tradisional Indonesia yang dijual di SFC, dari bulan Agustus sampai Oktober 1994. Data yang dikumpulkan terdiri dari data primer dan sekunder. Data primer berupa sistem pengelolaan makanan, identitas pengunjung, penilaian cita rasa, dan kandungan zat gizi makanan diperoleh melalui wawancara, pengamatan, pengisian angket, serta penimbangan secara langsung. Data sekunder yang diambil meliputi data tentang keadaan umum perusahaan, identitas pegawai, serta struktur organisasi SFC. Untuk mengetahui gambaran pengelolaan makanan digunakan analisis deskriptif dan uji hedonik (kesukaan) untuk menilai cita rasa makanan. Kandungan zat gizi makanan tradisional Indonesia yang dihitung adalah energi, protein, serat makanan, dan lemak dengan menggunakan Daftar Komposisi Bahan Makanan (Direktorat Bina Gizi Masyarakat, 1981), Daftar Konversi Berat Bahan Makanan (Mahmud, Krisdinamurtirin & Tarwotjo, 1974), serta Tabel Komposisi Bahan Pangan (Lanchance & Fisher, 1989; Malik, 1990; Winter, 1983).
Keyword: zat gizi makanan

Judul: Pengelolaan rumah makan minang dan kontribusi gizi  : Kasus di kecamatan Kebayoran Baru, DKI Jakarta
Abstrak: Tujuan umum dari penelitian ini adalah untuk mempelajari pengelolaan rumah makan Minang dan kontribusi terhadap kecukupan gizi dari makanan yang disajikan kepada pengunjung. Penelitian ini dilaksanakan pada 12 Rumah Makan Minang di Kecamatan Kebayoran Baru, DKI Jakarta, terdiri atas enam rumah makan kelas kecil (C), tiga rumah makan kelas menengah (B) dan tiga rumah makan kelas besar (A). Data dikumpulkan melalui wawancara dan pengamatan langsung kepada pimpinan dan para pengunjung rumah makan. Dalam hal ini jumlah pengunjung dibatasi oleh lama waktu penelitian yaitu saat makan siang selama tiga hari. Data primer meliputi identitas pimpinan rumah makan, perencanaan (terdiri atas perencanaan umum, perencanaan makanan yang dijual, perbelanjaan, penyimpanan, pengolahan, dan penghidangan), pengorganisasian, pengarahan, pengkoordinasian, dan pengawasan serta dilakukan penimbangan makanan. Nilai pengelolaan merupakan rata-rata jumlah skor yang dipersentasekan dari hasil kuesioner dan pengamatan. Energi dan protein dihitung dengan menggunakan Daftar Komposisi Bahan Makanan lalu dibandingkan dengan kecukupan gizi pengunjung per orang per hari. Untuk mengetahui hubungan antara pengelolaan makanan dan kontribusi gizi digunakan uji Korelasi Jenjang Spearman.
Keyword: kontribusi gizi

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