Judul: Pengaruh pemasakan sayuran di rumah tangga terhadap daya retensi zat yodium dari beryodium
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh proses pemasakan sayuran secara rumah tangga terhadap daya retensi zat yodium yang berasal dari garam beryodium. Selain itu untuk mengetahui cara pemasakan yang paling efisien dalam mempertahankan kadar zat yodium dari garam beryodium yang dipergunakan. Penelitian berlangsung selama tiga bulan, mulai dari bulan Mei sampai dengan bulan Juli 1983. Bahan yang dipergunakan adalah garam beryodium merek 'Jempol', sayuran wortel, bayam dan labu siam. Bahan-bahan tersebut diperoleh dari Pasar Bogor di Bogor.
Keyword: sayuran

Judul: Kestabilan yodium dalam garam pada berbagai masakan
Abstrak: Fortifikasi garam merupakan kebijaksanaan pemerintah sebagai salah satu upaya penanggulangan GAKY (Gangguan Akibat Kekurangan Yodium), tetapi ada kendala dalam pelaksanaannya yaitu demikian besarnya kerusakan atau degradasi kadar yodium yang terkandung dalam garam karena pengaruh pemasakan. Tujuan penelitian ini adalah mempelajari pengaruh pemasakan terhadap kadar yodium pada garam fortifikasi yang ditambahkan pada masakan. Garam fortifikasi ditambahkan pada enam jenis masakan sebelum dan beberapa saat setelah selesai diolah. Fortifikasi dilakukan terhadap garam hasil pemurnian pabrik sehingga diperoleh kadar 50 ppm. Enam golongan masakan tersebut adalah tipe asam (sayur asam), bersantan dimasak tidak lama (soto santan), bersantan dimasak sampai kering (rerdang), digoreng (tahu goreng), diolah tidak lama (tumis kangkung), dan diolah lama lebih dari 10 jam (gudeg). Pada keenam jenis masakan tersebut dilakukan analisis kadar yodium dan nilai pH. Pengukuran kondisi pengolahan yang mempengaruhi kestabilan yodium dilakukan untuk suhu dan lama pemasakan. Data kadar lemak masakan diperoleh dari Daftar Komposisi Zat Gizi Pangan Indonesia (1995). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penurunan kadar yodium pada enam jenis masakan yang ditambah garam fortifikasi beberapa saat setelah diolah lebih kecil dibanding perlakuan penambahan garam fortifikasi sebelum masakan diolah, berturut-turut untuk sayur asam 56,63% dan 39,33%, soto santan 39,48% dan 30,19%, rendang 58,94% dan 37,48%, tahu goreng 44,29% dan 16,77%, tumis kangkung 27,53% dan 20,25%, serta gudeg 70,35% dan 29,13%, Pengaruh pH diduga tidak berkolerasi dengan penurunan kadar yodium, pH masakan terendah sayur asam (4,1) persentase penyelamatannya 17,30% dan pH masakan tertinggi gudeg (6,7) persentase penyelamatannya 41,22%. Kadar lemak diduga tidak menunjukkan korelasi dengan penurunan kadar yodium. Kadar lemak terendah pada sayur asam (0,6%) persentase penyelamatannya 17,30% dan kadar lemak tertinggi pada soto santan (8,8%) persentase penyelamatannya 8,29%, Persentase penyelamatan adalah besarnya penurunan yodium pada penambahan garam fortifikasi sesaat sesudah pengolahan dikurangi besarnya penambahan sebelum pengolahan. Kondisi pengolahan yaitu suhu dan lama pemasakan kemungkinan berpengaruh nyata terhadap kestabilan kadar yodium pada masakan. Penurunan kadar yodium terbesar terjadi pada masakan gudeg yang ditambah garam sebelum diolah (70,35%) dan terkecil pada masakan tumis kangkung setelah diolah (20,25%). Sebagai kesimpulan, penambahan garam pada masakan beberapa saat setelah diolah menyelamatkan yodium sebesar rata-rata 20,70%. Hasil penelitian ini merekomendasikan penambahan garam beryodium pada masakan beberapa saat setelah diolah.
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