Judul: Modifikasi pengasaman kimiawi dalam pembuatan tempe yang didasarkan pada aspek citarasa
Abstrak: Pengasaman merupakan salah satu tahap penting dalam pembuatan tempe yang dilakukan untuk menghambat pertumbuhan mikroba pembusuk dan patogen serta memberikan kondisi optimum pertumbuhan kapang. Pengasaman alami dilakukan dengan perendaman kedelai dalam air selama semalam. Air rendaman kedelai hasil pengasaman alami sering menimbulkan masalah lingkungan yang cukup serius. Pengasaman alami dapat digantikan dengan pengasaman kimiawi, namun penggunaan asam dalam bahan pangan mempengaruhi citarasa. Penelitian ini bertujuan untuk mencari metode pengasaman kimiawi untuk menggantikan metode pengasaman tradisional tanpa menurunkan kualitas citarasa tempe yang dihasilkan.
Keyword: 

Judul: Modifikasi Pengasaman Kimiawi dalam Pembuatan Tempe yang Didasarkan pada Aspek Citarasa.
Abstrak: Pengasaman merupakan salah satu tahap penting dalam pembuatan tempe yang dilakukan untuk menghambat pertumbuhan mikroba pembusuk dan patogen serta memberikan kondisi optimum pertumbuhan kapang. Pengasaman alami dilakukan dengan perendaman kedelai dalam air selama semalam. Air rendaman kedelai hasil pengasaman alami sering menimbulkan masalah lingkungan yang cukup serius. Pengasaman alami dapat digantikan dengan pengasaman kimiawi, namun penggunaan asam dalam bahan pangan mempengaruhi citarasa. Penelitian ini bertujuan untuk mencari metode pengasaman kimiawi untuk menggantikan metode pengasaman tradisional tanpa menurunkan kualitas citarasa tempe yang dihasilkan. Penelitian ini terdiri atas empat tahap yaitu seleksi awal metode pengasaman kimiawi, modifikasi proses pengasaman, modifikasi jenis pengasam, dan perbaikan citarasa metode pengasaman kimiawi terpilih. Seleksi awal memilih metode pengasaman terbaik dari metode-metode pengasaman yang sudah pernah dilakukan oleh peneliti lain. Berdasarkan skor kesukaan dan hasil pengamatan subjektif, metode pengasaman terpilih adalah pengasaman yang dilakukan dengan perebusan kedelai di dalam asam laktat 0.85% selama 30 menit. Karakterisasi citarasa tempe pengasaman laktat menunjukkan perlunya pengembangan metode pengasaman untuk menekan atribut rasa asam. Modifikasi proses pengasaman pada dasarnya merupakan usaha untuk mereduksi residu asam laktat pada akhir pengasaman. Modifikasi proses pengasaman yang terpilih adalah pengasaman yang dilakukan dengan perebusan kedelai di dalam asam laktat 0.85% selama 30 menit dilanjutkan dengan perebusan kedelai dalam air bersih selama 20 menit. Pengamatan subjektif, uji afektif, dan uji deskriptif menunjukkan bahwa citarasa tempe yang dihasilkan dari pengasaman ini kurang memuaskan sehingga dilakukan pengembangan metode pengasaman lebih lanjut dengan modifikasi jenis pengasam.
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