Judul: Pengaruh cara pemasakan terhadap kandungan karotin daun ketela pohon
Abstrak: Salah satu usaha perbaikan dan pencegahan kekurangan vitamin A yang dengan mudah dan murah dapat dijangkau adalah memanfaatkan sayuran dan buah-buahan sebagai konsumsi sehari-hari. Jenis sayuran hijau merupakan sumber karotin atau provitamin A. Sebagai contoh, daun ketela pohon mengandung karotin 11 000 mikrogram jauh lebih tinggi dibandingkan dengan sayuran asal Eropa misalnya daun kubis (Brassica oleracea) yang mengandung karotin hanya 80 mikrogram dalam 100 gram mentah. Beberapa cara pemasakan sayuran digunakan oleh masyarakat sehingga perlu diperhatikan dalam memasak agar kandungan karotinnya tetap dapat dipertahankan dan dapat dikonsumsi secara efisien dalam tubuh.
Keyword: daun ketela pohon

Judul: Pengaruh pengolahan terhadap komposisi karotenoida beberapa bahan pangan nabati
Abstrak: Salah satu alternatif usaha untuk menanggulangi masalah kekurangan vitamin A adalah menginventarisasi bahan pangan berkadar vitamin A tinggi dan mempelajari pengaruh pengolahan terhadap komposisi karotenoida provitamin A. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi dasar karotenoida khu- susnya prekursor-prekursor vitamin A pada beberapa bahan pangan nabati dengan memanfaatkan metoda analisis menggunakan HPLC, serta melihat pengaruh pengolahan terhadap total dan komposisi provitamin A -nya. Bahan pangan nabati yang diteliti adalah cabai merah, cabai rawit, oncom, daun sawi hijau, daun genjer, daun katuk dan daun pepaya, sedangkan pengamatan yang dilakukan selain kandungan total karotenoida, juga komponen-komponen karotenoida yaitu B-karoten, a-karoten, ẞ-kriptosantin, santofil dan likopen. Total karotenoida bahan pangan nabati yang diteliti berkisar antara 10.7- 228.9 mg/100 g bahan kering, sedangkan kadar B-karoten, a-karoten, B-kriptosantin, likopen dan santofil secara berturut-turut berkisar antara 3.0-72.2, 0.2 14.6, 0.13.1, 0.1, dan 0.231.0 mg/100 g bahan kering. Akan tetapi tidak semua bahan pangan nabati yang digunakan mengandung komponen-komponen karotenoida seperti tersebut di atas. Secara umum proses perebusan mengakibatkan penurunan kandungan total karotenoida bahan yang berkisar antara 27 sampai 50%, sedangkan penurunan kandungan B-karoten, a-karoten dan B-kriptosantin secara berturut-turut adalah berkisar antara 16-77%, 35-67% dan 19-60%. Akan tetapi cabai rawit dan daun pepaya mengalami peningkatan total karotenoida berturut-turut sebesar 20% dan 37%, sedangkan peningkatan kandungan ẞ-karoten pada cabai rawit dan daun pepaya berturut-turut sebesar 12% dan 37%. Untuk bahan pangan nabati yang mengalami proses penumisan umumnya akan menurun atau hilang komponen-komponen karotenoidanya, sehingga dengan sendirinya akan menurunkan juga kandungan total karotenoidanya yang berkisar antara 28 sampai 80%. Besarnya penurunan kandungan B-karoten, a-karoten, dan B- kriptosantin akibat proses penumisan secara berturut-turut adalah 32-85%, 50- 100% dan 45-100%. Oncom yang telah digoreng mengalami penurunan kandungan total karotenoida sebesar 64 % dan B-karoten sebesar 87% dibandingkan dengan oncom segar.
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