Judul: Kinetika degradasi termal B-karoten dalam minyak sawit
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kinetika degradasi termal ẞ-karoten dalam minyak sawit berdasarkan pengukuran terhadap penurunan konsentrasi trans-B- karoten akibat pemanasan pada suhu dan waktu tertentu, menentukan konstanta laju degradasi pada berbagai suhu dan menentukan energi aktivasinya. Dari penelitian ini dapat diketahui secara kuantitatif pengaruh suhu dan lama pemanasan terhadap degradasi ẞ-karoten. Dalam penelitian ini digunakan sistem model yang terdiri dari RBDPO (refined bleached deodorized palm oil) dan standar trans-ẞ-karoten. Sistem model ini mensimulasi minyak sawit merah. Pemanasan dilakukan pada suhu 150°C selama 10, 20, 30 dan 40 menit, 180 dan 210°C selama 5, 10, 15 dan 20 menit. Pengamatan dilakukan terhadap sifat fisiko kimia RBDPO (bilangan iod, bilangan peroksida, bilangan asam, a-tokoferol, karoten total) dan titik asap. Analisis terhadap kinetika degradasi termal ẞ-karoten meliputi penentuan ordo reaksi, konstanta laju degradasi dan penentuan energi aktivasi. Bilangan peroksida RBDPO sebesar 1.22 meq/kg, sedangkan bilangan iod, bilangan asam, kandungan a-tokoferol, kandungan karoten total dan titik asap berturut-turut adalah 57.16 g I₂/100 g, 0.15 mg KOH/g, 22.7 ppm, 0.9 ppm dan 231°C. Dari hasil analisis menunjukkan bilangan peroksida, bilangan asam dan bilangan iod RBDPO nilainya melebihi dari standar yang ditetapkan untuk minyak goreng (SNI, 1987). Analisis terhadap kinetika degradasi termal ẞ-karoten pada suhu 150, 180 dan 210°C menunjukkan bahwa degradasi termal ẞ-karoten termasuk reaksi ordo satu dengan nilai konstanta laju degradasi berturut-turut 0.009 (² = 0.9808), 0.025 (² = 0.8791) dan 0.117 (r=0.9667) per menit. Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi suhu pemanasan semakin cepat degradasi yang terjadi pada ẞ-karoten. Energi aktivasi dari reaksi tersebut adalah sebesar 17.461 kkal/mol (r=0.9799) yang berarti energi yang dibutuhkan untuk menaikkan tingkat energi trans-ẞ-karoten agar mampu bereaksi sehingga terjadi degradasi. Hasil penelitian ini serupa atau sesuai dengan hasil penelitian-penelitian lainnya yang menunjukkan bahwa kinetika degradasi ẞ-karoten termasuk reaksi ordo satu.
Keyword: 

Judul: Kinetika Oksidasi Termal Minyak Goreng Sawit Curah dengan Fortifikasi Minyak Sawit Merah
Abstrak: Minyak sawit merah (MSM) yang mengandung 500 ppm β-karoten berpeluang mensubstitusi penggunaan vitamin A sebagai fortifikan minyak goreng sawit untuk memenuhi persyaratan pemerintah dalam SNI 7709-2012. Stabilitas β-karoten bergantung pada fakor-faktor pembatas termasuk oksidasi lipid karena panas dan oksigen. Pada penelitian ini, studi kinetika perubahan bilangan peroksida, kadar asam lemak bebas, dan degradasi β-karoten selama reaksi oksidasi termal pada suhu 60, 75, dan 90 °C di tempat gelap dilakukan terhadap minyak goreng curah dengan fortifikasi minyak sawit merah (MSM) yang memiliki bilangan peroksida awal berbeda (1,99, 4,00, dan 9,99 meq O2 aktif/kg minyak). Bilangan peroksida dan kadar asam lemak bebas diamati dengan analisis titrimetri, sedangkan β-karoten dengan analisis spektrofotometri. Laju oksidasi lipid sangat berkorelasi dengan suhu dan bilangan peroksida awal. Perubahan bilangan peroksida dan asam lemak bebas mengikuti reaksi ordo nol, sementara degradasi β-karoten mengikuti reaksi ordo satu. Nilai konstanta laju reaksi (k) dan energi aktivasi (Ea) dihitung menggunakan persamaan Arrhenius. Nilai k semua parameter oksidasi meningkat seiring dengan peningkatan suhu oksidasi. Nilai Ea untuk ketiga jenis minyak berkisar 60-74 kJ/mol (bilangan peroksida), 61-77 kJ/mol (asam lemak bebas), dan 49-75 (degradasi β-karoten). Berdasarkan hasil yang diperoleh, minyak terfortifikasi dengan bilangan peroksida awal yang tinggi paling rentan mengalami degradasi oksidatif jika dibandingkan dengan dua jenis minyak lainnya.
Keyword: Minyak terfortifikasi, laju reaksi, energi aktivasi, analisis kinetika, umur simpan

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