Judul: Studi kasus fisika pangan pembuatan acar ketimun dalam kemasan botol
Abstrak: Tujuan penelitian adalah karakterisasi fisik dan pH acar ketimun. Tahap awal penelitian ini adalah menentukan massa gula yang digunakan yaitu 15 g, 20 g clan 30 g dan garam dengan massa 3 g, 5 g dan 7 g dalam 1000 pl air. Massa kalium benzoat yang digunakan pada penelitian utama yaitu 0,5 g dan 1 g. Tahap kedua penelitian ini yaitu mengukur karakterisasi fisik dan pH acar ketimun baik acar ketimun yang tanpa penambahan kalium benzoat maupun acar ketimun dengan penambahan kalium benzoat berdasarkan penelitian pendahuluan. Karakterisasi fisik yang diukur yaitu terhadap larutan acar yang meliputi kerapatan, viskositas, turbiditas, konduktivitas Iistrik dan terhadap acar yaitu kekerasan. Diiakukan juga pengukuran pH serta uji rasa dan aroma dengan cara uji organoleptik. Pengukurannya dilakukan pada hari ke-1, 5, 9, 13, dan 17. Faktor perlakuan dan lama penyimpanan mempengaruhi nilai karakteristik fisik acat ketimun yang diukur. Secara umum nilai kerapatan, viskositas, turbiditas dan kondulr?ivitas listrik semakin besar; sedangkan nilai kekerasan dan pH cenderung menurun. Perlakuan terbaik yang diperoleh berdasarkan nilai viskositiis, turbiditas, kekerasan serta uji rasa dan aroma adalah A3B3 yaitu perlakuan dengan komposisi massa gula 15 g, massa garam 3 g dan massa kalium benzoat 1 g. Knta kunci: Acar ketimun, massa gula dan garam, kalium benzoat dan lama penyimpanan
Keyword: 

Judul: Pembuatan kecap manis dari air kelapa serta mempelajari karakterisasi fisik dan pH
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk mempelajari karakterisasi fisik kecap manis dari air kelapa yaitu karakterisasi fisik (kekentalan, konduktivitas listrik, kerapatan, transmitans), pH dan uji organoleptik yang disimpan pada suhu kamar (26°C - 28°C) dengan perlakuan penambahan natrium benzoat, penambahan garam dan lama penyimpanan yang berbeda. Perbedaan perlakuan dianalisis menggunakan Rancangan Acak Lengkap, kemudian interaksi ketiganya diuji lanjut menggunakan uji Duncan dan sidik ragam. Perbedaan faktor konsentrasi Natrium benzoat, garam, lama penyimpanan dan interaksi ketiganya memberikan pengaruh yang nyata terhadap nilai kekentalan, konduktivitas listrik, kerapatan, transmitans dan pH. Parameter konduktivitas listrik dan pH selama penyimpanan mengalami peningkatan, parameter transmitans dan kerapatan mengalami penurunan, sedangkan parameter kekentalan berfluktuasi pada kondisi tertentu. Mutu kecap air kelapa secara umum menurun setelah mengalami penyimpanan selama 43 hari. Penilaian uji organoleptik kecap air kelapa terhadap aroma, rasa dan warna panelis memberikan nilai suka, walaupun panelis belum terbiasa dengan kecap air kelapa. Hasil kombinasi perlakuan yang paling baik adalah A2B2 yaitu kecap air kelapa dengan penambahan 0,1 gram natrium benzoat + 5 gram garam. Untuk mengetahui kandungan logam berbahaya, pada penelitian ini juga dilakukan analisis kandungan logam berbahaya dari salah satu sampel kecap air kelapa tanpa perlakuan dianalisis dengan AAS pada hari ke-1. Hasil analisa menunjukkan nilai negatif, artinya kecap air kelapa aman dikonsumsi terhadap unsur-unsur logam tersebut. Kata kunci: Kecap air kelapa, natrium benzoat, garam dan lama penyimpanan.
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