Judul: Hidrokolid Kappa-Karagenan Sebagai Penstabil Santan Kelapa (ICocos nucifera)
Abstrak: Santan kelapa banyak sekali dimanfaatkan di berbagai bidang. Selain manfaatnya yang banyak, santan juga mudah sekali rusak akibat proses oksidasi dengan udara (ketengikan). Santan kelapa mudah sekali memisah antara fraksi air dan minyak, dan fraksi minyak berada di bagian atas yang memudahkan interaksi dengan udara dan menyebabkan oksidasi. Penambahan karagenan dapat menstabilkan santan sehingga aktivitas oksidasi dapat dikurangi. Penelitian ini bertujuan memanfaatkan karagenan sebagai penstabil santan. Mengetahui konsentrasi karagenan yang tepat dalam menstabilkan santan kelapa pada berbagai perlakuan. Mengetahui tingkat kestabilan santan kelapa dihubungkan dengan daya awet setelah penambahan karagenan. Penelitian ini dibagi dalam dua tahap, yaitu penelitian pendahuluan dan penelitian utama. Penelitian pendahuluan bertujuan menentukan konsentrasi karagenan yang tepat. Penelitian utama bertujuan menentukan efektivitas hidrokoloid karagenan sebagai penghambat kerusakan santan dengan menguji parameter viskositas, derajat putih, stabilitas, dan bilangan TBA (thiobarbituric acid). Berdasarkan hasil penelitian pendahuluan diperoleh konsentrasi santan terpilih berdasarkan uji organoleptik yaitu, santan kelapa tanpa penambahan air sebelum pengepresan (jenis A ) 0,5%, santan kelapa dengan penambahan air 2:1 (jenis B) 0,5 %, sedangkan pada santan kelapa sisa (ampas) jenis A dengan penambahan air 2:1 (jenis C ) sebesar 1%. Penambahan karagenan dalam santan kelapa memberikan nilai viskositas paling tingi dibandingkan dengan perlakuan yang lain yaitu 146 cp pada santan jenis A, 74 cp pada jenis santan B, dan 58,6 cp pada santan jenis C. Nilai stabilitas santan jenis A tertinggi adalah penambahan karagenan 0,5% sebesar 81,11%, pada santan jenis B yaitu penambahan karagenan 0,5% sebesar 57,43%, dan stabilitas santan jenis C yaitu penambahan 1% sebesar 46,35%. Derajat putih pada santan kelapa jenis A dan jenis B sebelum penyimpanan paling tinggi sebesar 83,14% dan 81,00%, sedangkan santan jenis C nilai yang paling tinggi adalah penambahan BHT 200 ppt sebelum penyimpanan sebesar 81,59%. Penambahan karagenan dapat mempertahankan nilai TBA lebih baik dibandingkan dengan tanpa penambahan dengan mempertahankan bilangan TBA 0,0022 menjadi 0,0029 mg malonaldehida/kg setelah penyimpanan pada santan jenis A, 0,0013 menjadi 0,0018 mg malonaldehida/kg setelah penyimpanan pada santan jenis B, 0,0022 menjadi 0,0025 mg malonaldehida/kg setelah penyimpanan. Namun masih lebih baik penambahan BHT 200 ppt pada semua jenis santan. Karagenan dapat digunakan sebagai penstabil santan kelapa dan dapat mengurangi terjadinya ketengikan walaupun tidak sebaik BHT (Butylated hydroxytoluene).
Keyword: 

Judul: Hidrokoloid Kappa-Karagenan sebagai Penstabil Santan Kelapa (Cocos nucifera)
Abstrak: Santan kelapa banyak sekali dimanfaatkan di berbagai bidang. Selain manfaatnya yang banyak, santan juga mudah sekali rusak akibat proses oksidasi dengan udara (ketengikan). Santan kelapa mudah sekali memisah antara fraksi air dan minyak, dan fraksi minyak berada di bagian atas yang memudahkan interaksi dengan udara dan menyebabkan oksidasi. Penambahan karagenan dapat menstabilkan santan sehingga aktivitas oksidasi dapat dikurangi. Penelitian ini bertujuan memanfaatkan karagenan sebagai penstabil santan. Mengetahui konsentrasi karagenan yang tepat dalam menstabilkan santan kelapa pada berbagai perlakuan. Mengetahui tingkat kestabilan santan kelapa dihubungkan dengan daya awet setelah penambahan karagenan. Penelitian ini dibagi dalam dua tahap, yaitu penelitian pendahuluan dan penelitian utama. Penelitian pendahuluan bertujuan menentukan konsentrasi karagenan yang tepat. Penelitian utama bertujuan menentukan efektivitas hidrokoloid karagenan sebagai penghambat kerusakan santan dengan menguji parameter viskositas, derajat putih, stabilitas, dan bilangan TBA (thiobarbituric acid). Berdasarkan hasil penelitian pendahuluan diperoleh konsentrasi santan terpilih berdasarkan uji organoleptik yaitu, santan kelapa tanpa penambahan air sebelum pengepresan (jenis A ) 0,5%, santan kelapa dengan penambahan air 2:1 (jenis B) 0,5 %, sedangkan pada santan kelapa sisa (ampas) jenis A dengan penambahan air 2:1 (jenis C ) sebesar 1%. Penambahan karagenan dalam santan kelapa memberikan nilai viskositas paling tingi dibandingkan dengan perlakuan yang lain yaitu 146 cp pada santan jenis A, 74 cp pada jenis santan B, dan 58,6 cp pada santan jenis C. Nilai stabilitas santan jenis A tertinggi adalah penambahan karagenan 0,5% sebesar 81,11%, pada santan jenis B yaitu penambahan karagenan 0,5% sebesar 57,43%, dan stabilitas santan jenis C yaitu penambahan 1% sebesar 46,35%. Derajat putih pada santan kelapa jenis A dan jenis B sebelum penyimpanan paling tinggi sebesar 83,14% dan 81,00%, sedangkan santan jenis C nilai yang paling tinggi adalah penambahan BHT 200 ppt sebelum penyimpanan sebesar 81,59%. Penambahan karagenan dapat mempertahankan nilai TBA lebih baik dibandingkan dengan tanpa penambahan dengan mempertahankan bilangan TBA 0,0022 menjadi 0,0029 mg malonaldehida/kg setelah penyimpanan pada santan jenis A, 0,0013 menjadi 0,0018 mg malonaldehida/kg setelah penyimpanan pada santan jenis B, 0,0022 menjadi 0,0025 mg malonaldehida/kg setelah penyimpanan. Namun masih lebih baik penambahan BHT 200 ppt pada semua jenis santan. Karagenan dapat digunakan sebagai penstabil santan kelapa dan dapat mengurangi terjadinya ketengikan walaupun tidak sebaik BHT (Butylated hydroxytoluene).
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