Judul: Pengaruh metode pengolahan terhadap kandungan mineral keong matah merah (Cerithidea obtusa)
Abstrak: Unsur mineral merupakan salah satu komponen zat gizi penting yang sangat diperlukan oleh tubuh disamping karbohidrat, lemak, protein dan vitamin. Mineral berfungsi sebagai zat pembangun dan pengatur di dalam tubuh. Pemenuhan kebutuhan mineral pada manusia dapat diperoleh dengan cara mengkonsumsi bahan pangan baik yang berasal dari nabati maupun hewani. Keong matah merah mengandung nilai gizi terutama mineral yang tinggi. Pada umumnya keong matah merah dikonsumsi oleh masyarakat setelah mengalami proses pengolahan. Proses pengolahan sangat berpengaruh terhadap kelarutan mineral dan gizi bahan pangan karena terjadi kerusakan bahan pangan oleh panas yang berakibat menurunnya nilai gizi sehingga perlu dilakukan penelitian mengenai pengaruh metode pengolahan tersebut. Tujuan umum penelitian ini adalah menentukan jumlah mineral makro dan mikro pada keong matah merah, sedangkan tujuan khusus adalah menganalisis pengaruh pengolahan terhadap kandungan mineral dan kehilangan mineral, menganalisis kelarutan mineral (natrium, kalsium, fosfor dan magnesium) akibat pengolahan serta menentukan metode pengolahan terbaik yang memberikan kehilangan mineral terendah dan kelarutan mineral tertinggi pada keong matah merah.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Metode Pemasakan Terhadap Kandungan Mineral Kerang Hijau (Perna viridis)
Abstrak: Pemenuhan kebutuhan mineral pada manusia diperoleh dengan cara mengonsumsi bahan pangan baik yang berasal dari nabati maupun hewani. Pada makanan nabati jumlah ketersediaan mineral lebih sedikit, hal ini disebabkan adanya bahan pengikat mineral seperti serat dan asam fitat yang dapat mengganggu penyerapan mineral. Sumber mineral yang paling baik adalah makanan hewani yang umumnya berasal dari laut. Salah satu bahan makanan dari hewan yang dapat menyumbangkan ketersediaan mineral yaitu kerang hijau. Pada umumya kerang hijau dikonsumsi oleh masyarakat setelah mengalami proses pemasakan. Adanya pengaruh yang terjadi pada berbagai metode pemasakan terhadap kelarutan mineral sehingga perlu dilakukan penelitian mengenai pengaruh metode pemasakan (perebusan, penggorengan, dan pemanggangan) terhadap kelarutan mineral kerang hijau. Tujuan umum penelitian ini adalah untuk mengetahui jenis dan jumlah mineral makro dan mikro pada kerang hijau, sedangkan tujuan khusus dari penelitian ini adalah mengetahui kelarutan beberapa mineral yang dibutuhkan oleh tubuh yaitu Ca, Fe, Zn, dan Se dari komoditas kerang hijau dengan berbagai metode pemasakan (perebusan, penggorengan, dan pemanggangan); serta merekomendasikan kepada masyarakat tentang cara pemasakan untuk memperoleh kandungan gizi mineral yang baik.
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