Judul: Indentifikasi awal kunyit sebagai indikator mutu telor ayam ras mentah secara visual dalam tiga kemasan eceran
Abstrak: Di Indonesia, telur ayam adalah salah satu protein hewani dengan tingkat konsumsi yang cukup tinggi. Beberapa kelebihan yang dimiliki oleh telur sebagai pangan hewani yaitu kandungan gizi yang cukup lengkap, relatif murah dan mudah didapatkan. Telur juga mengandung hampir seluruh vitamin yang dibutuhkan tubuh kecuali vitamin C. Tetapi kelebihan ini menyebabkan telur mudah mengalami kerusakan baik secara mekanis maupun mikrobiologis. Di Indonesia, standar telur yang digunakan untuk konsumsi belum.diterapkan secara efektif. Konsumen maupun produsen seringkali melihat kualitas dari segi ukuran dan penampakan fisik. Tingkat kebersihan dan kualitas internal belum terlalu dipermasalahkan. Selain itu, konsumen jarang mengetahui ukuran kualitas telur yang dibeli. Secara umum dapat dikatakan bahwa telur memiliki kualitas yang terbaik beberapa saat setelah dikeluarkan dari tubuh hewan penghasil, dan terjadi perubahan mutu seiring dengan bertambahnya umur atau waktu simpan telur. Ada dua cara yang biasa digunakan untuk menilai kualitas telur, yaitu dengan cara peneropongan dan penentuan nilai Haugh Unit. Kedua metode tersebut digunakan untuk menilai kualitas internal telur. Perbedaannya, peneropongan dilakukan secara non destruktif, sedangkan Haugh Unit dilakukan dengan memecah telur. Dalarn penerapannya di Indonesia secara komersil, kedua cara ini dapat dikatakan kurang efektif dan efisien. Sehingga penentuan kualitas telur secara visual non destruktif perlu diteliti. Selama penurunan mutu, telur mengeh.iarkan beberapa zat seperti uap air, amoniak, karbon dioksida, gas nitrogen dan asam sulfida. · Zat-zat tersebut ada yang bersifat basa dan ada yang bersifat asam. Kunyit adalah salah satu tanaman obat-obatan yang umum digunakan sebagai rempah-rempah untuk keperluan pangan maupun non pangan. Kunyit dapat juga digunakan sebagai indikator asam basa. Ki saran pH kunyit 0,01 % dalam alkohol 90 % adalah 7,3-8,7. Diharapkan zat-zat yang dikeluarkan oleh telur selama penurunan kualitas dapat dikombinasikan dengan kunyit, sehingga dapat diperoleh suatu indikator mutu telur secara visual. Penelitian ini secara umum terdiri dari tiga bagian. Bagian pertama adalah penentuan jumlah gas amoniak dan karbon dioksida yang dihasilkan oleh telur selama penyimpanan. Bagian kedua adalah pembuatan trayek pH kunyit dan terakhir adalah uji pemanfaatan kunyit sebagai indikator mutu telur yang dikemas dalam plastik PE, tray plastik dan tray pulp. Pengamatan selama penelitian dilakukan pada hari ke-2, 3, 4, 7, 10 dan 15 untuk bagian pertama dan pada bagian kedlla pada hari ke-7, 19 dan 30. Pada bagian satu,..dst
Keyword: telur, karakteristik, mutu, kunyit, pengemasan

Judul: Pengaruh penambahan kunyit terhadap mutu abon ikan jangilus (istiophorus sp.) selama penyimpanan
Abstrak: Hak Salah satu usaha diversifikasi produk perikanan yaitu pengolahan abon ikan. Proses pengolahan abon ikan merupakan proses kombinasi pengeringan dan penggorengan serta penggilingan/ pencabikan dengan penambahan bahan pembantu dan bahan penyedap. Untuk meningkatkan daya awet dan tingkat kesukaan konsumen terhadap produk abon ikan perlu dilakukan penelitian tentang cara pengawetan abon ikan yang sekaligus memberikan penampakan yang lebih menarik menurut konsumen. Salah satu cara yang dapat dilakukan dengan penambahan kunyit pada proses pembuatan abon ikan. Kunyit berfungsi sebagai antibakteri, antiseptik dan antioksidan. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui konsentrasi optimal kunyit yang disukai konsumen sekaligus sebagai pengawet abon ikan dan pengaruh kunyit terhadap mutu abon ikan selama penyimpanan 30 hari. penelitian ini terdiri penelitian pendahuluan dan penelitian utama. Pada penelitian pendahuluan konsentrsi kunyit yang digunakan pada abon ikan yaitu 0, 0,5 1, 1,5, 2, 2,5 dan 3 persen. Dari hasil penelitian pendahuluan abon ikan dengan konsentrasi kunyit 0, 0,5 dan 1 persen disukai oleh konsumen. Abon ikan dengan konsentrasi kunyit tersebut digunakan pada penelitian utama. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acal lengkap pola faktorial 3 x 5 x 2. Analisis data yang digunakan adalah Analisis Kruskal Wallis, Uji Perbandingan berganda (Multiple Comparison), ANOVA dan Uji Duncan. Pengamatan dan Analisis yang dilakukan setiap 5 hari sekali selama 30 hari meliputi Analisa Kadar Air, Aktivita air (Aw), TPC, Kapang, Asam Lemak Bebas, TBA. Sedangkan pengamatan dan analisis proksimat (protein, abu, lemak, dan karbohidrat) dilakukan pada awal dan akhir penyimpanan. Untuk organoleptik diamati pada hari ke-0, ke-15 dan ke-30. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semua perlakuan konsentrasi kunyit berpengaruh nyata terhadap mutu abon ikan. Sedangkan dari hasil uji organoleptik tidak berpengaruh nyata terhadap rasa, bau dan tekstur selama penyimpanan. ...
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