Judul: Karakterisasi Tepung Ubi Banggai (Dioscorea sp) dan aplikasinya pada beras analog
Abstrak: Indonesia memiliki berbagai jenis umbi-umbian sumber karbohidrat yang dapat dimanfaatkan sebagai alternatif makanan pokok. Salah satu diantaranya adalah Ubi Banggai yang berasal dari Kabupaten Banggai, Banggai Kepulauan dan Banggai Laut. Sejauh ini pemanfaatan Ubi Banggai hanya sebatas sebagai makanan pokok masyarakat setempat dan diolah untuk produk keripik untuk dijual. Pengolahannya sebagai bahan baku industri masih terbatas. Informasi karakteristik Ubi Banggai diperlukan untuk mengetahui aplikasinya secara lebih luas, sehingga penelitian ini dilakukan. Salah satu aplikasi Ubi Banggai adalah dalam bentuk tepung Ubi Banggai yang berpotensi untuk diolah menjadi beras analog. Penelitian ini bertujuan untuk mengkarakterisasi tepung Ubi Banggai dari lima varietas ubi Banggai (ubi harum, ubi banggai, ubi pasus, ubi doso dan ubi penus) dan memgaplikasinnya dalam pembuatan beras analog. Penelitian terdiri dari tahap karakterisasi tepung ubi Banggai, dan karakterisasi beras analog yang dihasilkan. Karakterisasi tepung terdiri dari analisis proksimat, total pati, kadar amilosa, kadar amilopektin, profil gelatinisasi pati, total fenol, aktivitas antioksidan dan warna. Beras analog yang diproses dengan menggunakan metode hot extrusion dikarakterisasi dari kadar air, total fenol, aktivitas antioksidan, densitas kamba, waktu pemasakan dan bobot seribu butir. Karakteristik fisikokimia kelima varietas tepung ubi banggai bervariasi. Ubi banggai memiliki kadar air (12.21-12.74%), kadar abu (1.9-2.4%), kadar protein (9.19- 10.25%), kadar lemak (0.66-2.97%), dan kadar karbohidrat (73.038-74.867%). Ubi Banggai mengandung pati cukup tinggi (65.38-68.40% bk) dengan kadar amilosa yang tinggi (38.96-45.09% bk). Tepung ubi banggai memiliki total fenol berkisar 30.48- 116.90 mg GAE/100 g, serta menunjukkan aktivitas antioksidan berdasarkan persen inhibisi antioksidan DPPH (58.71-89.50%). Profil gelatinisasi menunjukkan bahwa kelima tepung ubi banggai menunjukkan suhu awal gelatinisasi yang tinggi (82.5-83.7oC), memiliki puncak viskositas dan mengalami breakdown pada fase pemanasan, serta mengalami viskositas setback dan memiliki viskositas akhir yang berbeda-beda selama fase pendinginan. Kelima varietas tepung ubi banggai juga memiliki intensitas warna yang berbeda yang dapat disebabkan perbedaan kandungan pigmen dari masing-masing ubi. Total fenol dan aktivitas antioksidan beras analog dari ubi harum mengalami peningkatan, sedangkan beras analog dari empat varietas lainnya (ubi Banggai, ubi Pasus, ubi Doso dan ubi Penus) mengalami penurunan. Densitas kamba beras analog dari ubi Banggai (0.47-0.56 g/mL) dengan waktu pemasakan yang cukup lama (19 – 22 menit).
Keyword: Ubi banggai, antioksidan, total fenol, beras analog

Judul: Karakteristik Fisikokimia Tepung Ubi Jalar Ungu Pregelatinisasi dan Aplikasinya dalam Beras Analog
Abstrak: Ubi jalar ungu merupakan kelompok umbi-umbian sumber karbohidrat dan mengandung komponen fungsional, yaitu antosianin dan total fenolik. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi karakteristik fisikokimia tepung ubi jalar ungu sebagai pengaruh dari proses pregelatinisasi, serta pengaruhnya ketika diaplikasikan dalam formulasi beras analog. Perlakuan yang diberikan adalah tanpa dan dengan pregelatinisasi (perebusan atau pengukusan) sebelum proses penepungan. Sampel tepung dianalisis fisikokimianya (proksimat, kandungan antosianin, total fenolik, kapasitas antioksidan, dan profil pasting). Beras analog dari tiga jenis tepung ubi jalar ungu dianalisis total fenolik dan kapasitas antioksidan, waktu pemasakan, serta mutu sensori (metode Rate All That Apply (RATA) dan uji hedonik). Tepung ubi jalar ungu tanpa dan dengan pregelatinisasi cenderung memiliki komposisi proksimat yang berbeda pada taraf signifikansi 5%. Profil pasting tepung yang mengalami proses pregelatinisasi, baik perebusan atau pengukusan, mengalami penurunan dibanding tanpa pregelatinisasi. Tepung dengan pregelatinisasi mengandung total fenolik (100.0-122.5 mg EAG/100g bk), antosianin (0.63-0.77 mg/g bk) dan kapasitas antioksidan (92.65-106.30 % inhibisi) yang lebih tinggi dibandingkan tepung tanpa pragelatinisasi. Kandungan total fenolik dan kapasitas antioksidan beras analog menunjukkan pola yang sama dengan tepungnya. Waktu pemasakan ketiga beras analog relatif singkat (kurang dari 5 menit). Uji RATA menunjukkan beras analog ubi jalar ungu tanpa pregelatinisasi memiliki atribut dominan sweet taste, soft texture, chew iness dan purple sweet aroma, sedangkan beras analog dengan tepung pregelatinisasi memiliki atribut dominan purple color dan stickinees mouthfeel. Penerimaan beras analog dengan uji hedonik menunjukkan perbedaan yang tidak signifikan di antara ketiga beras analog. Namun beras analog dengan tepung pregelatinisasi memberikan warna beras yang lebih ungu dibandingkan tanpa pregelatinisasi.
Keyword: Purple sweet potato, pregelatinized, phenolic content, antocyanin, analog rice

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