Judul: Kajian Isolasi Karotenoid dari Minyak Sawit Kasar dengan Metode Adsorbsi Menggunakan Penjerap Bahan Pemucat
Abstrak: Karotenoid yang terkandung dalam minyak sawit mempunyai potensi yang besar sebagai sumber pro-vitamin A. Konsentrat karotenoid dapat dijadikan suatu produk bernilai ekonomis tinggi yang dibutuhkan baik dalam industri farmasi, pangan maupun kosmetik. Indonesia sebagai negara penghasil kelapa sawit terbesar kedua di dunia, perlu dukungan penelitian pengembangan teknologi yang dapat menghasilkan produk dengan nilai tambah tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan proses penjerapan (adsorbsi) karotenoid dari minyak sawit kasar dan proses pelarutan kembali (desorbsi) karotenoid dari penjerap yang kaya karotenoid. Penelitian ini dilakukan dalam tiga tahap. Tahap pertama yaitu penelitian pendahuluan, melakukan review data berbagai penjerap yang berpotensi menjadi penjerap karotenoid. Tahap kedua menentukan penjerap yang efektif untuk menjerap karotenoid dari minyak sawit kasar. Tahap ketiga menentukan efektifitas pelarut yang dapat melarutkan kembali karotenoid dari bahan penjerap.
Keyword: 

Judul: Teknik pemisahan @- dan b- karoten dari pekatan karotenoid minyak sawit dengan metode kolom kromatografi preparatif
Abstrak: Kelapa sawit merupakan salah satu komoditas perkebunan potensial yang dimiliki Indonesia saat ini. Produksi minyak sawit Indonesia diprediksi akan mencapai 12,3 juta ton pada tahun 2010, menggeser Malaysia sebagai produsen minyak sawit terbesar di dunia. Peningkatan produksi yang besar ini perlu diantisipasi dengan usaha diversifikasi produk oleokimia yang dapat diturunkan dari minyak sawit. Salah satu keunggulan yang dimiliki minyak sawit (CPO) adalah terdapatnya pigmen karotenoid dalam jumlah yang tinggi, yaitu sekitar 500-1000 ppm, yang terdiri dari a, β, y karoten, likopen, dan santofil. a- dan B-karoten merupakan dua komponen karotenoid terbesar dalam minyak sawit. Kedua komponen minor terbesar tersebut mempunyai nilai ekonomis serta fungsi biologis yang cukup tinggi terutama sebagai anti kanker dan anti atherosklerosis di samping sebagai pewarna dan provitamin A. Karoten natural yang telah diproduksi di dunia masih dalam bentuk campuran dalam jumlah tidak terlalu besar (10% dari total produksi dunia). Untuk menambah nilai ekonomi dari karoten natural, dirasakan perlu untuk dapat memproduksi a- dan ẞ-karoten dalam bentuk murni. Tujuan umum dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan fraksi murni a- dan ẞ-karoten minyak sawit agar kegunaan spesifik dari kedua komponen aktif tersebut baik sebagai anti kanker maupun provitamin A dapat termanfaatkan secara optimal. Secara khusus penelitian ini bertujuan untuk mempelajari teknik pemisahan a- dan ẞ-karoten dari pekatan minyak sawit menggunakan kolom kromatografi skala preparatif, dengan menentukan jenis adsorben dan eluen yang tepat, sehingga diharapkan akan diperoleh produk a- dan ẞ-karoten natural dengan kemurnian yang tinggi. Penelitian ini terdiri dari dua tahap, yaitu pemekatan karotenoid minyak sawit kasar (CPO) dengan metode saponifikasi dan pemisahan a- dan ẞ-karoten dengan menggunakan kolom kromatografi preparatif konvensional. Dari hasil pemekatan karotenoid dengan metode saponiikasi diperoleh pekatan karotenid dengan konsentrasi 6145,35 ppm (metode spektrofotometri) yang berarti telah memekatkan karotenoid sebanyak 23,60 kali kadar karotenoid CPO yang mempunyai konsentrasi 260,76 ppm. ...
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