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: Kadar Asam Lemak Trans Dalam Pangan Olahan Yang Beredar Di Indonesia
Abstrak: Asupan asam lemak trans yang berlebihan menyebabkan perubahan negatif dalam profil lipid dengan meningkatkan low density lipoprotein (LDL), mengurangi High density lipoprotein (HDL) dan meningkatkan kadar kolesterol total dalam tubuh yang mengakibatkan peningkatan resiko jantung koroner akibat penyumbatan kardiovaskuler. Word Health Organization (WHO) dan Food and Agriculture Organization (FAO) memberikan batas yang direkomendasikan dari asupan asam lemak trans pada makanan yaitu kurang dari 1 % dari asupan energi secara keseluruhan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui kadar asam lemak trans dalam pangan olahan yang beredar di Indonesia. Sampel diperoleh dari beberapa supermarket atau minimarket di Bogor berdasarkan nomor registrasi yang sudah ditentukan pada proses identifikasi sampel dan selanjutnya dianalisis menggunakan kromatografi gas dengan kolom kapiler SP-2340 (60 m x 0.25 mm x 0.2 μm) dan flame ionization detector (FID). Kadar asam lemak trans tertinggi adalah 0.07 g/100g dari total asam lemak dan terendah 0.01 g/100g dari total asam lemak. Jenis asam lemak trans yang paling banyak terdapat pada sampel adalah trans isomer dari asam lemak linoleat yaitu trans-9,cis-12-Octadecadienoat acid (C18:2 Δt9,c12), cis-9,trans-12-Octadecadienoat acid (C18:2 Δc9,t12), dan trans-9,trans-12-Octadecadienoat acid (C18:2 Δt9,t12). Asam lemak trans dari asam oleat (C18:1 Δt9) tidak ditemukan pada semua sampel. Hasil ini menunjukan bahwa pada pangan olahan terdapat asam lemak trans lebih rendah dari peraturan pelabelan klaim bebas asam lemak trans sebesar 0.1 g/100g.
Keyword: asam lemak trans, pangan olahan Indonesia, GC-FID

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