Judul: Pengaruh konsentrasi cabai merah (capsicum annuum L.) dalam bumbu rendang, terhadap pertumbuhan mikrosa
Abstrak: Rendang termasuk salah satu masakan khas tradisional Indonesia yang menggunakan berbagai campuran rempah sebagai bumbunya. Bumbu rendang digunakan untuk mengawetkan makanan sebagai pengganti peranan bahan kimia. Cabai merah merupakan rempah yang penting dan khas pada bumbu rendang, dan memiliki potensi untuk menghambat pertumbuhan mikroba karena adanya gugus vanililamid yang terdapat pada kapsaisin. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh cabai merah dengan 3 konsentrasi berbeda (20%, 40% dan 60%) pada bumbu rendang yang dapat meningkatkan sifat antimikroba bumbu di dalam 3 macam substrat, yaitu ekstrak daging, santan, serta campuran ekstrak daging dan santan. Mikroba yang digunakan adalah kultur Bacillus cereus dan flora mikroba yang terdapat pada sistem pangan. Pada penelitian pendahuluan dilakukan analisis kadar air dan pH terhadap bumbu rendang, dilanjutkan dengan pengujian aktivitas antimikroba bumbu dengan metode kontak untuk mengetahui nilai log N₁/log No setiap konsentrasi cabai merah dan sistem pangan. Bumbu rendang ditambahkan sebanyak 18% ke dalam campuran bahan dan mikroba yang akan diuji, lalu diinkubasi pada suhu 30°C selama 2 hari, dan dilakukan pemupukan cawan setiap 0, 3, 6, dan 24 jam dengan metode total cawan menggunakan Plate Count Agar (PCA). Perhitungan jumlah koloni per g dilakukan menurut peraturan Standar Plate Count. Pertumbuhan mikroba atau bakteri dinyatakan dalam log N₁/log No.
Keyword: 

Judul: Daya Anti Mikroba Bumbu Rendang Terhadap Pertumbuhan Beberapa Bakteri Enteropatogenik
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari aktivitas antimikroba dari campuran rempal -rempah (bumbu) yang digunakan dalam pembuatan rendang terhadap tiga jenis bakteri patogen yang sering mengkontaminasi makanan, yaitu Escherichia coli, Salmonella typhimurium, dan Vibrio cholerae. Selain itu juga mempelajari pengaruh sterilisasi, pemanasan dan penyimpanan bumbu terhadap aktivitas antimikrobanya. Pengamata i viabilitas bakteri akibat penambahan bumbu rendang (segar, sterilisasi, pemanisan pada 80, 90, dan 100°C) dilakukan di dalam medium Nutrient Broth yang mengandung bumbu dengan konsentrasi 0.0, 5.0, 10.0, 15.0, dan 20.0 persen (w/v) untuk E.coli dan S.typhimurium, sedangkan untuk V.cholerae konsentrasi bumbu yang digunakan adalah 0.0, 1.0, 3.0, 5.0, 7.0, dan 10.0 persen (w/) dengan waktu kontak 0, 24, 48, dan 72 jam. Sedangkan pengamatan viabi itas bakteri akibat penambahan bumbu rendang yang telah disimpan selama (0 1, 2, 3, dan 4 minggu dilakukan dengan konsentrasi bumbu 0.0, 5.0, dan 7.5 persen (w/v) untuk E.coli dan 1.0 dan 3.0 persen (w/v) untuk S.typhimurium. Untuk V.cholerae digunakan konsentrasi bumbu 0.0, 0.5, dan 1.0 persen (w/v). Suhu inkubasi yang digunakan ada dua macam yaitu suhu ruang dan suhu refrigerator, lan media pertumbuhan yang digunakan adalah NB dan emulsi NB. ...
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