Judul: Analisa kandungan asam lemak-trans pada berbagai margarin di pasaran Indonesia
Abstrak: Asam lemak-trans saat ini ramai dibicarakan, karena di- perkirakan dapat menyebabkan hiperkolesterolemia, seperti halnya asam lemak jenuh. Sumber utama asam lemak-trans ini adalah margarin dan produk-produk hidrogenasi lainnya. Infor- masi tentang kandungan asam lemak margarin Indonesia sampai saat ini belum tersedia. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisa kadar asam lemak-trans pada berbagai margarin yang beredar di pasar- an Indonesia secara semikuantitatif dengan kromatografi lapis tipis AgNO3 yang dikombinasikan dengan penggunaan kromatografi gas. Pada penelitian ini, dianalisa 5 merk margarin lunak yang beredar di pasar Jakarta dan Bogor, terdiri dari 4 marga- rin lokal dan 1 margarin impor dari Australia. Hasil penelitian menunjukkan, bahwa kandungan asam lemak- trans yang ditemukan pada contoh yang dianalisa antara 1.33- 8.28 % (% asam lemak total), atau 8.41-76.72 mg/g margarin. Selain tingkat hidrogenasi yang dilakukan dalam pembuatan margarin, diduga jenis minyak yang digunakan berpengaruh besar terhadap kandungan asam lemak-trans margarin yang dihasilkan.
Keyword: 

Judul: Kandungan asam lemak trans pada beberapa jenis margarin komersial di Indonesia
Abstrak: Margarin merupakan sumber utama asam lemak trans disamping produk hidrogenasi lainnya. Informasi mengenai kandungan asam lemak trans pada margarin di luar negeri banyak ditemukan sebagai konsekuensi dari dugaan- dugaan terhadap efek negatif yang ditimbulkannya. Di Indonesia sendiri, data tersebut belum pernah dilaporkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kadar asam lemak trans pada beberapa merk margarin komersial yang beredar di pasaran Bogor, Jakarta, dan Bandung. Metoda analisa semi kuantitatif ini dilakukan dengan kolom kromatografi gas (kolom kapiler DBM-23) yang merupakan cara terbaik pada penelitian kali ini, meskipun pada penelitian pendahuluan dilakukan pula perbandingan dengan metoda kombinasi TLC-GC (kombinasi kromatografi lapis tipis AgNO3 dengan kromatografi gas). Komposisi asam lemak dari enam merk margarin (4 lokal, 2 impor) dianalisa dengan menitikberatkan pada kandungan total C18:1-trans dan C18:2-trans dikarenakan margarin merupakan sumber utama asam lemak C18:11 serta metoda kombinasi GC-TLC (fraksinasi AgNO3-TLC) tidak mampu memisahkan jenis isomer posisi yang terdapat dalam sampel margarin. Dua dari empat margarin lokal tidak mengandung asam lemak trans, satu diantaranya mengandung asam lemak trans kurang dari 2% (dari total asam lemak), dan tiga margarin lainnya mengandung asam lemak trans kurang dari 9%. Kisaran kandungan asam lemak trans margarin lokal antara 03.08% dan untuk margarin impor 6.61-8.44%. Komposisi dan jenis minyak bahan baku serta cara pengolahan diduga berperan dalam menentukan kandungan asam lemak trans pada margarin.
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