Judul: Karakteristik Mikrobiologis Kultur Starter Kering Kefir dengan Sinbiotik Terenkapsulasi dalam Bentuk Granul.
Abstrak: Kefir merupakan salah satu jenis minuman susu fermentasi yang memiliki rasa khas, yaitu asam dan berkarbonat. Saat ini tingkat konsumsi kefir di Indonesia masih dapat dikatakan lebih rendah bila dibandingkan dengan susu fermentasi lain seperti yogurt ataupun dadih. Rendahnya tingkat konsumsi ini disebabkan karena kefir belum terlalu dikenal oleh masyarakat Indonesia. Ditambah lagi kultur starter kefir, berupa biji kefir atau bulk kultur starter kefir, yang masih sulit didapatkan di pasaran.
Keyword: 

Judul: Karakteristik Fisik Granul Kultur Starter Kefir yang Dikombinasi dengan Sinbiotik Terenkapsulasi dan Aplikasinya
Abstrak: Pengolahan susu fermentasi dikelompokkan menjadi dua golongan yaitu susu fermentasi asam laktat dengan produk yogurt dan susu fermentasi asam laktat beralkohol dengan produk kefir yang merupakan susu fermentasi yang melibatkan aktivitas mikroorganisme yang terdapat pada biji kefir atau bulk starter kefir. Ketersediaan kultur bakteri asam laktat asal biji kefir sangat langka di Indonesia, dan biasanya sangat mahal. Diversifikasi produk olahan susu melalui fermentasi terkendala dengan keterbatasan kultur starter. Salah satu upaya untuk memenuhi keterbatasan kultur starter kefir yaitu dengan penyediaan kultur di dalam negeri atau dengan cara memproduksi. Pembuatan kultur starter kering dalam bentuk granul dengan penambahan probiotik dan prebiotik terenkapsulasi adalah hal baru yang dapat dilakukan untuk memperoleh nilai guna atau manfaat kultur starter, khususnya dalam menghasilkan pangan fungsional. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari proses pembuatan kultur starter kefir dengan penambahan probiotik dan prebiotik (sinbiotik) terenkapsulasi serta aplikasinya terhadap kualitas fisik yaitu indeks kompresibilitas dan waktu larut, viskositas, pH dan total asam tertitrasi. Penelitian dilaksanakan dari bulan Februari sampai Agustus 2009. Lokasi penelitian dilaksanakan di laboratorium mikrobiologi susu Bagian Teknologi Hasil Ternak, Pasca Panen dan Balai Besar Industri Agro (BBIA), Bogor. Penelitian menggunakan bahan baku kultur starter bakteri yang terdiri atas bakteri asam laktat asal biji kefir, dan bakteri probiotik La RM-01 dan Bl RM-01 koleksi bagian Teknologi Hasil Ternak. Penelitian tahap 1 meliputi persiapan kultur starter kefir dan probiotik, serta penentuan waktu pemanenan bakteri asam laktat sebagai kultur starter kefir dan probiotik, pembuatan kultur starter kering kefir, bioenkapsulasi sinbiotik, pembuatan kultur starter kefir dalam bentuk granul, penentuan formulasi terbaik, dan proses pengemasan. Pada tahap 2 dilakukan evaluasi granul meliputi pengujian waktu larut dan uji kompresibilitas granul, pengamatan fisik granul meliputi warna, tekstur, ukuran, dan aplikasi kultur starter kefir sinbiotik dalam bentuk granul dan pengujian terhadap kefir yang dihasilkan meliputi pH, TAT, dan viskositas.
Keyword: kefir viscosity, Kefir PH and total acid, Physical characteristic, granule solubility, granule compressibility, liquid starter culture

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