Judul: Karakterisasi Kemurnian Madu Melalui Uji Sifat Listrik
Abstrak: Madu merupakan salah satu bahan pangan yang digunakan masyarakat dalam pengobatan. Madu termasuk bahan pangan yang rentan untuk dipalsukan Akhir-akhir ini banyak kasus pencampuran madu dengan bahan lain. Bahan penambah yang sering digunakan pada pencampuran madu adalah air, larutan gula pasir, dan larutan gula merah. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengetahui kemurnian suatu madu ialah melalui uji sifat listrik. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, madu yang ditambahkan dengan bahan penambah seperti air, larutan gula pasir, dan larutan gula merah memiliki korelasi antara konsentrasi bahan penambah dengan sifat kelistrikan yang dihasilkan seperti impedansi, resistansi, konduktansi, dan kapasitansi yang dimiliki sampel. Semakin konsentrasi bahan penambah yang ditambahkan pada madu maka nilai konduktansi akan meningkat, namun nilai impedansi dan resistansinya semakin menurun. Salah satu sifat listrik yang diukur yakni kapasitansi tidak dapat menentukan kemurnian suatu madu. Hal ini disebabkan karena penambahan kosentrasi bahan penambah tidak memiliki korelasi dengan nilai kapasitansi yang dihasilkan. Dengan demikian, nilai konduktansi yang terukur dapat menentukan kemurnian suatu madu.
Keyword: impedansi, kapasitansi, konduktansi, madu, resistansi

Judul: Sifat fisik sabun transparan dengan penambahan madu pada konsentrasi yang berbeda
Abstrak: Madu merupakan suatu larutan yang mengandung gula kental dan manis yang dibuat oleh lebah, serta bermanfaat bagi kehidupan manusia. Madu sudah lama digunakan dalam industri makanan, farmasi, bahkan kosmetik. Madu memiliki zat alami, salah satunya sebagai humektan. Kandungan vitamin terutama B2 dibutuhkan kulit untuk mencegah kulit kasar. Kandungan proteinnya juga dapat dimanfaakan dalam menjaga kestabilan pembusaan dan untuk menurunkan tegangan permukaan. Kandungan madu tersebut sangat berpotensi untuk dikembangkan. Berdasarkan hal tersebut, maka diperlukan suatu penelitian mengenai pengoptimalan madu, salah satunya sebagai bahan tambahan untuk sabun transparan. Sabun transparan menarik, tapi memiliki kelemahan yaitu sedikit busa yang diindikasikan tegangan permukaan tinggi. Penambahan madu kapuk yang berprotein lebih tinggi dari madu lain diharapkan meningkatkan atau memperbaiki tegangan permukaan dan sifat fisik sabun transparan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari beberapa sifat fisik sabun mandi transparan yang diberi penambah madu pada konsentrasi yang berbeda, serta mendapatkan konsentrasi madu terbaik pada produk sabun transparan. Penelitian dilaksanakan mulai dari bulan Mei sampai dengan bulan Juli 2008 dan dilaksanakan di Laboratorium Non Ruminansia dan Satwa Harapan, Fakultas Peternakan, Institu Pertanian Bogor dan Laboratorium Kimia Fisik, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dengan 4 taraf penambahan madu yaitu 0%; 2,5%; 5% dan 7,5%. Tiap taraf mendapat tiga ulangan. Data dianalisis dengan analisis keragaman tingkat kepercayaan 95% (α = 0,05). Bila perlakuan berbeda nyata, diuji lanjut menggunakan uji ortogonal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan madu pada konsentrasi yang berbeda tidak berpengaruh secara nyata terhadap tegangan antarmuka. Semakin tinggi konsentrasi madu, semakin meningkat stabilitas emulsi dan stabilitas busa. Sebaliknya, semakin menurunkan tegangan permukaan dan menurunkan kekerasan sabun transparan. Penambahan 7,5% madu kapuk menghasilkan sabun transparan dengan sifat fisik terbaik….
Keyword: Karakteristik madu, Nilai pH, Komposisi madu, Sifat fisik sabun

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