Judul: Sifat reologi dan sifat fisik minuman emulsi kaya beta karoten dari minyak sawit merah dengan menggunakan beberapa pengemulsi
Abstrak: Produksi minyak sawit Indonesia dan kandungan bioaktif khususnya beta karoten dalam minyak sawit merah merupakan pertimbangan untuk melakukan diversifikasi produk berbahan baku minyak sawit merah untuk meningkatkan nilai tambahnya, salah satunya berupa minuman emulsi. Produk minuman emulsi dapat dijadikan alternatif sumber vitamin A bagi masyarakat, khususnya balita, dalam rangka mengatasi angka kebutaan yang menurut laporan terkini tercatat angka kebutaan mata di Indonesia menduduki urutan tertinggi di dunia
Keyword: 

Judul: Formulasi Produk Emulsi Kaya Beta Karoten dari Minyak Sawit Merah
Abstrak: Peneliiian bertujuan memformulasi produk emulsi stabil yang kaya beta karoten dari fraksi olein minyak sawit merah. Penelitian terdiri dari beberapa tahap. Tahap satu bertujuan menentukan jenis emulsifier yang sesuai pada berbagai rasio minyakjair. Beberapa emulsifier yaitu CMC, Gelatin, GMS, Lesitin, Tween 80, dicoba pada rasio 2:8, 37, 4:6, 55, 6:4, 7:3, 8:2, dan 9:l dengan metode emulsifikasi tertentu menggunakan alat ultra mixer. Berdasarkan pola hasil yang diperoleh dicoba lagi beberapa emulsifier lain yaitu gum arabik, gum tragakan, karagenan, guar gum, pektin, dekstrin, natrium alginat, dan SPAN 60 pada rasio 3:7.5:5. dan 7:3 dengan metode ernulsifikasi dan alat yang sama. Emulsifier dianggap sesuai jika emulsi stabil selama 5 hari. Pengamatan dilakukan secara visual dan emulsi dikatakan stabil jika tidak terjadi pemisahan atau berbagai bentuk kerusakan lainnya (emulsi harus homogen/teremulsi sempurna). Tahap dua bertujuan menentukan jenis dan konsentrasi emulsifier pada berbagai rasio minyakjair yang dapat membentuk emulsi yang stabil selama 60 hari. Tahap tiga bertujuan mencari formula emulsi lain dengan kekentalan yang lebih baik, karena kekentalan emulsi yng diperoleh dari tahap dua relatif terlalu kental atau terlalu encer. Pada tahap ini dicoba gum arabik pada berbagai rasio minyak air sesuai metode Sprowl (1960) dan Tween 20 dengan penambahan sukrosa sesuai rnetode McClements et al. (1994). Dari tahap pertama sampai ketiga akan diperoleh formula emulsi stabil. Tahap keempat bertujuan untuk menentukan jenis dan konsentrasi bahan-bahan tambahan yang diperlukan yaitu pengawet, pengkelat, antioksidan, pemanis, dan Ravor agar tidak mempengaruhi kestabilan emulsi. Pada tahap kelima dilakukan pengujian akhir stabiliis emulsi tehdap formula emulsi stabil yang diperoleh dari tahap dua dan tiga setelah diimbahkan khan adiiif. Emulsi akan dipilih untuk dikemas jika stabil selama 60 hari, mempunyi kekentalan paling ideal, dan daya alir baik. Selain itu juga mernpertimbangkan mriasi penggunaan emulsifier dan rasio ininyakfair.
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