Judul: Fortifikasi Zat Besi pada Mie Kering yang Dibuat dari Campuran Tepung Terigu dan Tepung Singkong
Abstrak: Dalam penelitian ini dipelajari cara pembuatan tepung singkong dengan kadar HCN serendah munqkin. Selain itu juga dipelajari peningkatan nilai tambah tepung singkong sebagai pensubstitusi tepung terigu dalam pembuatan mie, serta fortifikasi zat besi ke dalam mie tersebut. Penelitian ini terbagi dalam tiga tahap. Tahap pertama adalah tahap pemilihan proses pembuatan tepung singkong yang baik. Tahap kedua merupakan tahap formulasi dan pembuatan mie. Dan pada tahap ketiga diamati pengaruh penyimpanan terhadap mutu mie yang dipilih dari tahap kedua, yang dilakukan setiap dua minggu selams delapan minggu (dua bulan).
Keyword: 

Judul: Pemanfaatan tepung singkong sebagai bahan pensubstutusi terigu dalam pembuatan mie kering yang difortifikasi dengan tepung tempe
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mempelajari metode pembuatan tepung singkong yang berkadar HCN rendah, serta mempelajari kemungkinan pemanfaatannya sebagai pensubstitusi terigu dalam pembuatan mie. Selain itu dipelajari pula pembuatan tepung tempe sekaligus pemanfaatannya sebagai penambah jumlah protein dalam produk tersebut. Pada pembuatan tepung singkong dilakukan pengamatan terhadap kadar HCN dan derajat putih, sedangkan pada pembuatan tepung tempe dilakukan pengamatan derajat putih. Pengamatan yang dilakukan pada mie kering adalah derajat putih, kehilangan padatan akibat pemasakan, daya serap air, uji organoleptik (warna mie kering, warna mie rebus, aroma, rasa, tekstur), aw, total kapang, kadar protein dan daya cerna protein in vitro. Pengamatan juga dilakukan untuk mempelajari pengaruh penyimpanan terhadap mutu produk tersebut. Dari hasil penelitian diperoleh bahwa metode pembuatan tepung singkong yang dapat menekan kadar HCN serendah mungkin meliputi tahap pencucian (perendaman dalam air selama 15 menit dan ditiriskan 5 menit), pengepresan (selama melalui 15 menit pada tekanan 6 kg/cm²), dan pengeringan proses penjemuran. Tepung tempe yang memiliki derajat putih tinggi dibuat dengan cara pemblansiran selama 10 menit dan pengeringan pada suhu 55°C selama 24 jam. Pada pembuatan mie, perlakuan substitusi maupun fortifikasi berpengaruh pada mutu adonan dan mie kering yang dihasilkan. Substitusi tepung terigu oleh tepung singkong yang dapat dilakukan tanpa mengurangi mutu mie adalah sebesar 10%. Sedangkan fortifikasi tepung tempe dilakukan dengan jumlah 10 % dari total berat tepung campuran. Produk dengan nilai subtitusi dan fortifikasi sebesar itu memiliki kadar protein yang lebih besar dibandingkan dengan mie yang dibuat dari tepung terigu. Penyimpanan mie kering yang dikemas dalam kantong plastik selama enam minggu pada suhu ruang tidak berpenga- ruh terhadap mutu produk, kecuali terhadap nilai aw. Akan tetapi karena rendahnya nilai a produk, yaitu antara 0.53- 0.60, produk ini dapat diharapkan memiliki umur simpan yang cukup lama, sekurang-kurangnya enam minggu tanpa mengurangi mutunya.
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