Judul: Mempelajari Preferensi Konsumen terhadap Flavor Tempe
Abstrak: Tempe adalah makanan khas sehari-hari penduduk Indonesia, khususnya bagi mereka yang tinggal di Jawa. Dilihat dari segi karakteristiknya, tempe adalah makanan produk fermentasi yang kaya akan zat-zat gizi dan mempunyai flavor yang khas. Kandungan gizi dan komponen-komponen flavor yang berkontribusi terhadap rasa dan aroma tempe mentah maupun produk olahannya tersebut akan mempengaruhi preferensi seseorang terhadap tempe. Selain karakteristik pangan itu sendiri, faktor utama lain yang mempengaruhi preferensi seseorang terhadap suatu bahan pangan adalah adanya perbedaan kulturletnis, jenis kelamin, umur, tingkat pendidikan dan status ekonomi.
Keyword: 

Judul: Identifikasi dan karakterisasi flavor tempe
Abstrak: Tempe merupakan makanan khas Indonesia yang diproduksi melalui proses fermentasi kedelai. Selain merupakan bahan pangan yang kaya akan sumber gizi, terutama protein nabati dan vitamin, tempe juga memiliki flavor yang khas dan cukup dapat diterima oleh konsumen di Indonesia maupun mancanegara. Untuk itulah tempe merupakan peluang ekspor yang penuh dengan pesona eksotis tradisional Indonesia. Pada penelitian ini dilakukan ekstraksi dan identifikasi komponen volatil baik tempe mentah, tempe rebus maupun tempe goreng sebagai alternatif bentuk pengolahan tempe. Ekstraksi komponen volatil sampel tempe dilakukan dengan metode distilasi dan ekstraksi secara simultan dengan alat Likens-Nikerson. Pada metode tersebut dilakukan ekstraksi dengan perbandingan antara sampel dengan air adalah 1:3 (300 g sampel dan 900 ml air). Pelarut yang digunakan adalah dietil eter dan standar internal yang ditambahkan adalah 1,4-dichlorobenzene 0.1% (dalam dietil eter) sebanyak 1 ml. Ekstraksi ini dilakukan selama 2 jam. Ekstrak kemudian dipekatkan dengan cara distilasi fraksional menggunakan kolom Vigreux dan hembusan gas N₂. Identifikasi dan kuantifikasi komponen volatil ekstrak dilakukan dengan alat GC-MS (Gas Chromatograph-Mass Spectrometer). Hasil identifikasi komponen volatil tempe mentah, rebus dan goreng yang diperoleh adalah komponen-komponen yang berasal dari kelompok aldehid alifatik, alkohol alifatik, keton, asam karboksilat, ester alifatik, senyawa furan dan piran, benzenoid, fenol, terpenoid, hidrokarbon alifatik, hidrokarbon alisiklik, pirol dan komponen sulfur. Secara kuantitatif, proses penggorengan dapat meningkatkan beberapa senyawa volatil tempe mentah seperti aldehid alifatik (13.8 menjadi 22.6 ppm), fenol (0.5 menjadi 7.6 ppm), senyawa furan dan piran (2.1 menjadi 3 ppm). Sedangkan dengan perebusan, beberapa senyawa volatil yang dapat meningkat adalah aldehid alifatik (13.8 menjadi 32.5 ppm), keton (5.6 menjadi 6.8 ppm), dan fenol (0.5 menjadi 13.8 ppm) serta terpen (9.2 menjadi 10.1 ppm). Penurunan senyawa volatil juga dapat terjadi akibat proses termal perebusan dan penggorengan seperti alkohol alifatik, asam karboksilat, ester alifatik, hidrokarbon alifatik dan komponen sulfur. Analisis deskripsi sensori flavor tempe dilakukan dengan metode Free-choice Profiling (FCP) yang melibatkan 50 orang panelis tidak terlatih dengan 2 kali ulangan. Sampel tempe yang dievaluasi panelis adalah tempe mentah, rebus dan tempe goreng. Analisis sensori yang dilakukan adalah meliputi aroma dan rasa. Dalam evaluasi ini panelis mendeskripsikan flavor sampel dengan kata-kata sendiri sebanyak-banyaknya kesan yang diterima. Hasil yang diperoleh ditabulasi berdasarkan nilai frekuensi relatif dan intensitasnya. Nilai frekuensi relatif merupakan persentase perbandingan jumlah panelis yang mendeskripsikan atribut flavor (rasa dan aroma) yang sama terhadap jumlah total panelis. Sedangkan nilai intensitas menunjukkan seberapa besar/kuat kesan aroma dan rasa yang diterima panelis pada skala 1 (menunjukkan nilai terendah) sampai 10 (nilai tertinggi). ...
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