Judul: Studi kasus fisika pangan pada pengolahan minyak kelapa dengan penambahan antioksidan butil hidrolsi toluen (BHT) dan bubuk jambu mete
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah membuat rninyak kelapa dengan penambahan antioksidan sintetik butiI hidroksi toluen dengan konsentrasi yang berbeda di bawah nilai maksirnurn yang diijinkan dan antioksidan alami bubuk jambu mete, kemudian diamati karakteristik fisik dan kimianya. Pengamatan sifat fisik ini terdiri dari kerapatan, kekentalan, kekeruhan, konduktivitas iistrik, indeks bias, absorbans) dan sifat kirnia berupa pH, dan bilangan peroksida. Dilakukan karakterisasi pada hari ke-1, 8, 15,22,29. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa penambahan antioksidan mampu menurunkan kerapatan, kekentalan, indeks bias, kekeruhan, bilangan peroksida, konduktivitas listrik, sarnpai lama penyimpanan hari ke-15. Penambahan antioksidan dapat menaikkan nilai persen transmitans dan pH. Lamanya waktu simpan dapat mengakibatkan reaksi oksidasi pada minyak kelapa karena sernakin lama oksigen dan radikal bebas yang masuk ke dalam minyak semakin banyak. Konsentrasi yang paling baik pada penambahan BI-IT 12 mg/IOD ml minyak dan jambu mete 2 d l 0 0 rnl minyak dengan pembanding sifat fisik minyak masih baik pada blanko sebelum penyimpanan. Penambahan antioksidan BHT dan bubuk jambu mete pada minyak kelapa menunjukkan karakter yang relatif sama pada sifat fisik kerapatan, indeks bias, kekentalan, konduktivitas listrik, kekeruhan dan sifat kimia pH, bilangan peroksida tetapi berbeda pada mekanisme kerjanya sebagai antioksidan alami dan sintetik.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Jumlah Penambahan Air, Pemisahan Kepala Santan Pada Ekstraksi "Wet Rendering" Daging Buah Kelapa (Cocos nucifera Linn) Dan Pemberian Antioksidan Terhadap Mutu Minyak Kelapa Selama Penyimapanan
Abstrak: Diteliti beberapa faktor dalam pembuatan minyak kelapa secara "wet rendering", yaitu (1) pengaruh penambaha air dan pemisahan kepala santan; (2) jumlah optimum penambahan air; dan (3) pengaruh pemberian antioksidan tokoferol atau asam sitrat dalam penyimpanan minyak kelapa. Daging buah kelapa diparut, ditambah sejumlah air dan dibuat santan. Santan didiankan 6 jam, lalu diuapkan airnya dan dipisahkan "blondo"nya. Finyak yang dihasilkan diberi antioksidan dan disimpan. Diamati mutu minyak pada selang waktu 2 minggu selama 16 minggu. Perlakuan jumlah penambahan air adalah 150, 200 dan 250 persen; perlakuan tanpa dan dengan pemisahan kepala santan; dan perlakuan penambahan tokoferol dan asam sitrat pada konsentrasi O dan 0.01 persen serta kombinasinya. Penambahan air 250 persen menghasilkan rendemen dan kejernihan minyak tertinggi serta kestabilan terendah, tetapi sebaliknya pada penambahan air 150 persen. Pemisahan kepala santan dibandingkan dengan tanpa pemisahan menghasilkan rendemen dan kejernihan yang lebih tinggi serta mengalami proses kerusakan hidrolitik yang nyata, tetapi asam lemak bebas yang dihasilkan tidak berpengaruh terhadap bau dan rasa minyak secara organoleptik. Gabungan tokoferol dan asam sitrat menunjukkan daya kerja lebih baik daripada tokoferol tersendiri dalam menghambat kerusakan oksidatip minyak, sedangkan tokoferol lebih baik daripada asam sitrat atau tanpa penambahan antiok- sidan.
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