Judul: Karakteristik Fisika Kimia Kerupuk Kupang Putih (Corbula faba Hinds) Selama Penyimpanan pada Suhu
Abstrak: Kupang merupakan salah satu jenis biota laut yang dikonsumsi oleh masyarakat Jawa Timur khususnya daerah Pasuruan, Bangil, Sidoarjo, selatan Surabaya dan sekitarnya. Biota ini mempunyai potensi untuk dilakukan pengembangan diversifikasi produk hasil perikanan agar dapat meningakatkan nilai tambah dari kupang putih. Pada penelitian ini dilakukan pembuatan kerupuk kupang putih (Corbula faba) sehingga layak untuk dikonsumsi serta memenuhi serta memenuhi kebutuhan gizi masyarakat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempelajari proses pembuatan kerupuk kupang putih sebagai salah satu upaya diversifikasi produk perikanan, mempelajari karakteristik fisika kimia kerupuk kupang putih pada penyimpanan suhu ruang. Penelitian dilakukan dalam dua tahap yaitu (1) penelitian pendahuluan dimana pada penelitian ini dilakukan penanganan kupang putih, pengukuran rendemen hingga pembuatan kerupuk yang kemudian dilanjutkan pengujian yang terdiri adri uji sensori, analisis fisika (kekerasan, derajat putih dan kemekaran) dan analisis kimia (proksimat dan serat kasar) untuk menentukan kerupuk terbaik yang akan disimpan, (2) penelitian utama yaitu penyimpanan kerupuk terbaik selama 60 hari. Pengujian yang dilakukan adalah uji sensori, analisis fisika dan analisis kimia ditambah uji aktivitas air, TBA (uji ketengikan) dan uji kapang secara visual yang dilakukan setiap 15 hari. Selain itu dilakukan ujilogam berat merkuri dan timbal pada kerupuk kupang putih terbaik yang dihasilkan. Data hasil uji sensori pada kerupuk perlakuan dan kerupuk selam penyimpanan diolah dengan metode Kruskal Wallis dan uji lanjut metode different test dengan tipe duncan.
Keyword: 

Judul: Pemanfaatan air rebusan kupang putih [Corbula faba HINDS] untuk pengolahan petis dengan penambahan berbagai pati-patian
Abstrak: Kupang merupakan salah satu hasil perikanan laut dan termasuk dalam kelompok kerang-kerangan. Produksi kupang di daerah Jawa Timur khususnya Sidoarjo berkisar antara 8.540.400 kg hingga 8.675.300 kg per tahun (Prayitno dan Susanto 2001). Petis kupang merupakan hasil pemanfaatan limbah sisa perebusan kupang yang dicampur dengan gula pasir dan gula merah kemudian dilakukan pemasakan hingga cairan mengental. Petis kupang yang beredar di pasar memiliki mutu beragam. Perbedaan tersebut dapat disebabkan oleh mutu dari bahan mentah, bahan tambahan, dan cara pengolahan yang berbeda-beda. Biasanya, pada pembuatan petis ditambahkan bahan pengisi berupa pati, seperti tepung terigu, tepung tapioka, tepung beras maupun air tajin. Penambahan bahan pengisi dimaksudkan untuk memberi nilai tambah baik dari segi kuantitas, kualitas dan nilai jual. Sampai saat ini, belum pernah dilakukan penelitian tentang jenis pati-patian dan konsentrasi pati yang dapat memberikan hasil maksimal, terutama pada pembuatan petis kupang. Tujuan dari penelitian ini adalah menguji formula optimal berbagai bahan pengisi (pati) dalam pembuatan petis Kupang Putih (Corbula faba Hinds), memilih dan menentukan konsentrasi pati yang terbaik sebagai bahan pengisi dalam pembuatan petis Kupang Putih (Corbula faba Hinds), dan mengetahui daya terima panelis terhadap petis Kupang Putih (Corbula faba Hinds). Metode penelitian ini dibagi menjadi 3 tahap yaitu, penentuan kandungan kimia (proksimat) ladon (kaldu kupang), penentuan jenis pati yang tepat dan penentuan konsentrasi pati yang sesuai. Penelitian tahap pertama, dilakukan analisis kimia terhadap ladon. Ladon diperoleh dengan merebus daging kupang yang telah dipisahkan dari cangkangnya. Penelitian tahap kedua, dilakukan pembuatan petis kupang putih dengan perlakuan penambahan bahan pengisi (pati) berupa bubur tepung terigu, bubur tepung tapioka, bubur tepung beras dan air tajin. Tahap penentuan konsentrasi tepung terbaik, pati yang terpilih ditambahkan bersama dengan bahan-bahan lain. Konsentrasi tepung yang terbaik ditentukan secara organoleptik dengan uji organoleptik skala hedonik. Formula optimal bahan pengisi (pati) pada penelitian ini adalah petis kupang dengan penambahan pati sebanyak 40%, sedangkan jenis pati terpilih adalah tepung terigu. Perlakuan petis kupang dengan penambahan tepung terigu berpengaruh nyata terhadap parameter penampakan, tekstur, aroma, tetapi tidak berpengaruh nyata terhadap rasa. Hasil pengujian organoleptik skala hedonik terhadap petis kupang menunjukkan bahwa panelis lebih menyukai tekstur dan rasa dengan penambahan tepung terigu 10%. Hal ini ditunjukkan dengan nilai rata-rata tertinggi organoleptik pada parameter tekstur (6,73) dan rasa (6,67). Petis kupang dengan penambahan tepung terigu 10% mempunyai kandungan kadar air 25,2%; kadar abu 8,9%; kadar protein 16,13%; kadar karbohidrat 48,79%; kadar lemak 0,98%; nilai viskositas 8640 cp; aktivitas air berkisar antara 0,747- 0,748; derajat keasaman (pH) 5,16; dan tidak terdeteksi adanya logam berat Hg dan Pb.
Keyword: White Kupang, Corbula faba HINDS

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