Judul: Reformulasi Produk Minuman Tradisional Berbasis Jahe (Zingiber Officinale Rosc) Berdasarkan Kajian Penerimaan dan Preferensi Konsumen Di Kota Bogor Terhadap Citarasa
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penerimaan dan preferensi konsumen terhadap minuman tradisional berbasis jahe, mengidentifikasi karakteristik aroma, rasa dan warna minuman tradisional berbasis jahe yang diharapkan konsumen, dan mengembangkan produk minuman tradisional berbasis jahe sesuai dengan preferensi konsumen. Metodologi penelitian ini terbagi atas tiga tahap, yaitu preferensi MTJ untuk optimasi, optimasi MTJ terpilih dan pengujian MTJ formula optimum. Metode penentuan dan pengambilan responden untuk penelitian ini dilakukan dengan cara sengaja (purposive sampling) dengan pembagian responden berdasarkan perbedaan etnis. Metode yang digunakan dalam optimasi formulasi MTJ adalah Mixture Design (MD). Pengolahan data MD menggunakan perangkat lunak Design Expert (DX) 7.0. Metode analisis yang digunakan adalah metode oven (kadar air dan abu), metode ekstraksi soxhlet (kadar lemak), metode mikro-kjeldahl (kadar protein), metode Luff Schoorl (kadar gula), metode Hunter (warna). Uji Fishbein dan Wilcoxon untuk pengolahan data kuesioner.
Keyword: 

Judul: Optimasi kapasitas antioksidan dan penerimaan sensori pada minuman fungsional jahe merah (Zingiber Officinale. Rosc) dengan penambahan rempah-rempah
Abstrak: Minuman fungsional mempunyai manfaat positif bagi kesehatan. Minuman berbasis jahe banyak dikonsumsi karena rasa menyenangkan dan efek trigeminal yang bisa memberikan efek hangat bagi tubuh. Penelitian tentang minuman jahe merah dikombinasikan dengan pandan dan sereh telah dilaporkan, tetapi penerimaan konsumen terhadap minuman ini dari segi cita rasa masih rendah. Kombinasi dengan rempah lain, yaitu kunyit dan daun pandan, dilakukan pada penelitian ini untuk meningkatkan penerimaan. Response Surface Methodology (RSM) digunakan untuk mengoptimalkan formulasi dan menganalisis pengaruh konsentrasi jahe merah, kunyit dan daun pandan terhadap karakteristik sensori dan kapasitas antioksidan. Karakteristik sensori meliputi atribut aroma, rasa dan overall. Optimasi formula minuman fungsional jahe merah-pandan-kunyit menggunakan disain campuran menghasilkan formula yang optimum yaitu kombinasi jahe merah sebesar 2.65%(w/v), kunyit 1.45%(w/v), dan pandan sebesar 3.90%(w/v). Formula optimum dapat meningkatkan atribut sensori minuman fungsional dibandingkan formula penelitian terdahulu dan produk komersial. Formula optimasi memiliki kapasitas antioksidan sebesar 0.17 mgAEq/ml sedangkan sebelumnya 0.16 mgAEq/ml. Nilai uji rating hedonik dari formula optimasi adalah 6.4 (suka) untuk aroma, 5.9 (mendekati suka) untuk rasa, dan 6.1 (suka) untuk keseluruhan, sedangkan formula sebelumnya adalah 5.5 (agak suka) untuk aroma, 5.2 (agak suka) untuk rasa dan 5.6 (agak suka) untuk keseluruhan. Formula optimasi memiliki kapasitas antioksidan sebesar 0.17 mgAEq/ml sedangkan sebelumnya 0.16 mgAEq/ml.
Keyword: Red Ginger, Turmeric, Pandan, Functional Drink, Response Surface Methodology (RSM)

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