Judul: Mempelajari sifat fisiko kimia dan analisa profil deskriptif flavor minyak atsiri daun kunyit (curcuma domestica Val.)
Abstrak: Usaha mengektraksi senyawa aroma dari bahan pangan telah mengalami peningkatan sejalan dengan usaha untuk mengidentifikasi senyawa aroma tersebut. Tanaman kunyit merupakan komoditas primadona dari famili Zingiberaceae. Kunyit tidak hanya dimanfaatkan sebagai penyedap dalam masakan Indonesia, tetapi dalam pengobatan tradisional pun kunyit mempunyai kedudukan fungsional yang luas. Sumber utama flavor pada kunyit adalah minyak atsirinya yang selain terdapat pada rimpangnya juga bisa didapatkan dari hasil penyulingan daunnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengekstrak minyak atsiri daun kunyit dengan cara penyulingan air dan uap, menganalisa sifat fisik dan kimianya, dan melakukan identifikasi komponen-komponen penting penyusun minyak atsiri daun kunyit secara kualitatif dan kuantitatif. Pada penelitian ini digunakan daun kunyit segar, dan yang dilayukan serta batang daun yang segar, dari tanaman yang berumur 8 bulan. Daun dan batang kunyit tersebut diperoleh dari kebun percobaan Balai Penelitian Tanaman Rempah dan Obat yang terdapat di Cimanggu, Bogor. Pada tahap awal dilakukan penyulingan daun dan batang daun kunyit selama 4 jam untuk mengetehui rendemen yang dihasilkan. Kemudian minyak atsiri daun kunyit dianalisa sifat fisiko-kimianya untuk mengetahui kemurnian dan mutunya yang selanjutnya diidentifikasi komponen penyusun minyak atsiri daun kunyit tersebut. Sedangkan minyak atsiri dari batang kunyit tidak dianalisa lebih lanjut karena rendahnya rendemen. Dari kromotogram dari GC-MS dapat diidentifikasi 19 macam komponen penyusun minyak atsiri daun kunyit segar, yaitu golongan monoterpen (6 komponen), seskuiterpen (2 komponen), golongan keton (3 komponen), golongan alkohol-alkohol (5 komponen) dan golongan eter (1 komponen). Yang berkontribusi paling besar yang disebut komponen mayor penyusun minyak atsiri daun kunyit segar adalah 1,8 sineol (15,35%),c-fellandren (6,37%) dan ẞ-pinen (4,10%).
Keyword: 

Judul: Komponen volatil dan karakterisasi komponen kunci aroma buah andaliman (Zanthoxylum acanthopodium DC.)
Abstrak: Andaliman (Zanthoxylum acanthopodium DC.) adalah tumbuhan perdu yang banyak tumbuh liar di daerah Sumatera Utara. Buah andaliman mempunyai bau ke arah sitrus yang kuat dan segar sehingga biasa dimanfaatkan sebagai rempah oleh orang Sumatera Utara untuk menghilangkan bau amis pada masakan daging atau ikan. Penelitian akan aroma andaliman masih terbatas sekali, sehingga potensinya untuk dijadikan flavor alami belum banyak diketahui oleh masyarakat luas. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisa komponen volatil andaliman, terutama yang berperan pada kekhasan aroma andaliman dengan menggunakan GC-MS (Gas Chromatography Mass Spectrometry) dan menentukan komponen kunci aroma (potent odorant) dari ekstrak andaliman. Pada penelitian pendahuluan terlebih dahulu dicari metode ekstraksi yang terbaik guna mendapatkan ekstrak yang mempunyai aroma mendekati andaliman segar. Penilaian dilakukan secara organoleptik. Hasil ekstrak yang terpilih selanjutnya dianalisa dengan menggunakan GC-MS. Untuk mengetahui aroma dari masing-masing komponen dari flavor andaliman dilakukan uji dengan GC/O (Gas Chromatography Olfactometry). Penelitian dilanjutkan dengan metode AEDA (Aroma Extract Dilution Analysis) guna mengetahui komponen yang merupakan komponen kunci aroma dari ekstrak andaliman. Hasil dari uji skoring pada pemilihan metode ekstraksi terbaik menunjukkan bahwa maserasi merupakan metode yang terbaik dengan skor 3,71 dari skala 5, diikuti dengan metode destilasi vakum. Kedua metode tersebut dipilih untuk dianalisis dengan menggunakan GC-MS. Pada maserasi ada empat pelarut yang diuji, yaitu dietil eter, kloroform, etanol dan aseton. Dietil eter adalah pelarut terbaik dari segi intensitas aroma yang dihasilkan paling kuat. Pada ekstrak maserasi yang telah dideklorofilisasi dapat diidentifikasi sebanyak 24 komponen volatil. Penyusun flavor andaliman mayoritas merupakan golongan monoterpen teroksigenasi (46,54%). Golongan monoterpen hidrokarbon yang terdiri dari 5 komponen merupakan golongan terbanyak kedua, yaitu sebanyak 19,75%. Sisanya adalah golongan aromatik (15,70%), golongan seskuiterpen hidrokarbon (0,64%), golongan hidrokarbon (0,34%) dan 6 komponen yang tidak teridentifikasi (17,03%). Dari 46,54% golongan monoterpen teroksigenasi dapat dibagi menjadi 6 komponen monoterpen alkohol (5,33%), 3 komponen monoterpen aldehida (8,42%) dan 3 komponen monoterpen ester (32,79%). Komponen utama yang mempunyai luas area relatif tinggi (>10%) pada ekstrak andaliman diantaranya adalah geranyl acetate (32,04%) dan limonene (15,80%). Analisa dengan metode AEDA menunjukkan bahwa yang banyak memberikan kontribusi terhadap aroma adalah golongan monoterpen. Citronellal yang memberikan aroma sitrus, kuat, hangat adalah komponen kunci aroma andaliman dengan intensitas aroma paling tinggi (FD factor 128). Limonene yang juga salah satu komponen kunci aroma andaliman (FD factor 32) memberikan aroma kulit jeruk dan manis. Komponen kunci aroma lain pada andaliman meliputi beta myrcene, [Z] beta ocimene, linalool, 2 decenal [E}, beta citronellol, neral, geraniol, geranial, geranyl acetate, seskuiterpene, unknown compound dan alpha caryophyllene. ...
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