Judul: Mempelajari pengaruh metode pemasakan terhadap stabilitas karoten pada beberapa sayuran hijau
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari cara pemasakan sayuran hijau di rumahtangga, untuk kemudian dilakukan perbaikan cara pemasakan yang lebih dapat mempertahankan kadar karoten, dan diuji daya terimanya serta mempelajari pengaruh cara pemasakan terhadap stabilitas karoten. Penelitian dilakukan dari bulan September 1993 sampai bulan Januari 1994 yang meliputi penelitian lapang dan penelitian laboratorium. Penelitian lapang dilakukan di Desa Cikarawang, Kecamatan Dramaga, Kabupaten Bogor untuk mengetahui jenis sayuran daun hijau yang biasa dikonsumsi oleh anak balita, serta cara memasaknya. Sedangkan penelitian di laboratorium dilakukan untuk mengetahui kadar total karoten yang terdapat pada sayuran yang dimasak dengan cara rumahtangga untuk kemudian dilakukan perbaikan cara pemasakan. Untuk mengetahui kesukaan panelis terhadap sayuran dengan berbagai cara pemasakan dilakukan uji organoleptik yang meliputi uji mutu hedonik dan uji pembedaan. Hasil analisis kadar total karoten diuji secara statistik menggunakan sidik ragam dengan rancangan acak lengkap faktorial dengan tiga kali ulangan (Sudjana, 1985). Uji lanjut yang digunakan adalah uji jarak berganda Duncan / uji jarak nyata terkecil (Steel and Torrie, 1984). Hasil uji organoleptik dianalisis dengan uji Friedman (Conover, 1980). Jenis sayuran daun hijau yang biasa dikonsumsi oleh anak balita di Desa Cikarawang adalah bayam, kangkung dan katuk; masing-masing dikonsumsi oleh 97 persen, 73 persen dan 40 persen responden. Sedangkan metode pemasakan sayuran daun hijau yang biasa dilakukan oleh responden adalah dibuat sayur bening dan ditumis (77 persen responden) dan dimasak dengan santan (23 persen responden). Di laboratorium dilakukan perbaikan metode pemasakan bening dan tumis yang meliputi perlakuan pendahuluan pada sayuran sebelum pemasakan, volume air pemasak dan waktu memasak.
Keyword: sayuran hijau

Judul: Mempelajari pengaruh pemasakan rumah tangga terhadap kandungan antioksidan alami beberaoa jenis sayuran
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh pemasakan rumah tangga pada sayur-sayuran daun singkong (Manihot esculenta Crantz), bayam (Amaranthus tricolor L.), labu siam (Sechium edule (Jacq) Swartz), tauge kacang hijau (Phaseolus radiata L.), wortel (Daucus carota L.) dan kangkung (Ipomea reptans Forsk) terhadap kandungan antioksidan alami dalam sayuran tersebut. Proses pemasakan masing-masing sayuran dilakukan pada suhu dan waktu yang berbeda. Pedoman yang digunakan adalah masaknya sayuran secara wajar dan umum diterima masyarakat. Beberapa macam sayuran yang dianalisa serta bentuk pengolahannya adalah daun singkong (gulai tanpa daging), bayam (sayur bening + daging), labu siam (tumis dan sayur lodeh), tauge kacang hijau (tumis + tahu), wortel (sop) dan kangkung (tumis dan sayur bening + daging). Kandungan antioksidan alami yang dianalisa pada penelitian ini adalah: asam askorbat (AOAC, 1984), total fenol (Hammerchmidt dan Pratt, 1978) serta alfa tokoferol dan beta karoten (Parker yang dimodifikasi, 1992). Analisa datanya berdasarkan uji t (Steel dan Torrie, 1993). Kandungan alfa tokoferol sayuran mentah berbeda sesuai dengan jenis sayurannya. Kandungan alfa tokoferol pada daun singkong, bayam, labu siam, tauge kacang hijau, wortel dan kangkung berurutan adalah 87,29 µg/g bk, 82,72 µg/g bk, 23,23 µg/g bk, 132,62 µg/g bk, 73,02 µg/g bk dan 150,98 µg/g bk. Besarnya penurunan kandungan alfa tokoferol pada sayuran setelah dimasak adalah sebagai berikut: daun singkong gulai (19,10%), sayur bening bayam (9,91 %), labu siam tumis (9,51 %), labu siam lodeh (26,71%), tauge kacang hijau tumis (35,47%), wortel sop sayur (40,29%), kangkung tumis (84,23%) dan kangkung sayur bening (71,67%). Dari hasil analisa kandungan asam askorbat pada sayuran mentah terdapat variasi tergantung jenis sayuran. Kandungan asam askorbat daun singkong, bayam, labu siam, tauge kacang hijau, wortel dan kangkung berurutan adalah 2,41 mg/g bk, 1,14 mg/g bk, 1,46 mg/g bk, 1,58 mg/g bk, 0,47 mg/g bk dan 0,39 mg/g bk. Besarnya penurunan kandungan asam askorbat pada sayuran setelah dimasak adalah sebagai berikut: daun singkong gulai (79,67%), sayur bening bayam (70,18%), labu siam tumis (53,42 %), labu siam lodeh (35,62 %), tauge kacang hijau tumis (90,51 %), wortel sop sayur (51,06%), kangkung tumis (76,92%) dan kangkung sayur bening (16,38). Rata-rata kandungan total fenol analisa sayuran mentah pada daun singkong, bayam, labu siam, tauge kacang hijau, wortel dan kangkung berurutan adalah 3,63 mg/g bk, 2,75 mg/g bk, 0,14 mg/g bk, 0,5 mg/g bk, 0,20 mg/g bk, dan 0,84 mg/g bk. Besarnya penurunan total fenol pada sayuran setelah dimasak adalah sebagai berikut: daun singkong gulai (77,13 %), sayur bening bayam (46,91 %), tauge kacang hijau (36%), wortel sop sayur (15%) dan kangkung tumis (23,81%). Dan tidak terjadi perubahan pada labu siam tumis, labu siam lodeh dan sayur bening kangkung.
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