Judul: Pengaruh perlakuan suhu dan lama pemanasan terhadap kerusakan margarin
Abstrak: Konsumen sering menggunakan margarin sebagai media pemanas dalam mengolah bahan pangan karena akan memberikan aroma dan cita rasa yang lebih baik pada bahan pangan jika dibandingkan dengan minyak goreng. Penggunaan margarin pada suhu yang tinggi akan menyebabkan terjadinya kerusakan terutama pada kandungan asam lemak tidak jenuh dan pewarna B karoten yang ditambahkan. Hal ini terjadi karena asam lemak tidak jenuh dan B-karoten sangat tidak stabil dengan adanya panas. Blueband margarin dan Simas margarin dipanaskan pada kisaran suhu dari 120°C sampai 220°C selama 30 menit dan 60 menit. Setelah pemanasan akan dilihat pengaruh waktu dan suhu pemanasan tersebut terhadap kerusakan margarin yang digunakan. Blueband margarin sebelum pemanasan mempunyai kandungan bilangan peroksida 7.08 mg O₂/100 g sedangkan Simas margarin 3.11 mg O₂/100 g. Suhu pemanasan 160°C selama 60 menit akan menghasilkan kandungan peroksida tertinggi pada Blueband margarin yaitu sebesar 23.93 mg O2 /100 g. Pemanasan pada suhu yang lebih tinggi yaitu 180°C selama 30 menit akan menurunkan kandungan bilangan peroksida Blueband margarin menjadi 17.83 mg O₂/100 g. Penurunan kandungan peroksida akan diikuti dengan terbentuknya komponen polimer sehingga fraksi polimer (%) akan segera meningkat. Fraksi polimer pada Blueband margarin sebelum pemanasan sebesar 1.00% dan akan meningkat pada suhu pemanasan 160°C selama 30 menit menjadi 9.63%. Peningkatan fraksi NAF ini akan terus berlangsung dengan semakin tinggi dan lama waktu pemanasan. Kandungan peroksida tertinggi pada Simas margarin terjadi setelah pemanasan pada suhu 140°C selama 60 menit menjadi 19.97 mg O₂/100 g. Jika pemanasan...
Keyword: 

Judul: Pengaruh pemanasan terhadap kerusakan minyak sawit dan minyak kedelai kasar
Abstrak: Pemanasan minyak pada suhu tinggi dapat mengakibat- berbagai perubahan dan kerusakan dalam minyak kan tersebut, terutama asam lemak dan zat gizi di dalamnya. Penelitian ini dilakukan dengan memberikan pemanasan terhadap minyak sawit dan kedelai kasar pada kisaran suhu 120-220 °C dengan interval 20 °C, selama 30 dan 60 menit, dalam rangka melihat tingkatan kerusakan sifat fisiko- kimia minyak kasar yang mengalami berbagai pemanasan. Lama pemanasan mempercepat kerusakan yang terjadi pada minyak. Hal ini dapat ditunjukkan pada pembentukan peroksida maksimum pada suhu yang lebih rendah untuk pemanasan lebih lama. Kandungan peroksida awal minyak sawit sebesar 3.654 meq/kg, pada pemanasan selama 30 menit tercapai maksimum pada suhu 200 °C, yaitu 6.731 meq/kg, kemudian pada 220 °C turun menjadi 5.822 meq/kg. Sedangkan pada pemanasan selama 60 menit, titik maksimum terjadi pada 180 °C yaitu sebesar 8.619 meq/kg, kemudian turun sampai 7.263 meq/kg pada 220 °C. Demikian juga halnya dengan minyak kedelai, kandungan peroksida awalnya sebesar 7.959 meq/kg. Pada pemanasan selama 30 menit belum mencapai titik penurunan, yaitu sebesar 7.959 meq/kg untuk 220 °C. Sedangkan pada pemanasan 60 menit,...
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