Judul: Label Indikator Warna Indigofera tinctoria Linn. sebagai Pendeteksi Kerusakan Produk Rentan Suhu Tinggi
Abstrak: Peran utama kemasan pada produk makanan adalah melindungi produk makanan dari kontaminasi eksternal, mengawetkan produk makanan serta memperpanjang umur simpan. Inovasi kemasan merupakan salah satu aspek penting dalam pengembangan produk baru. Salah satu perkembangan baru dalam teknologi kemasan yaitu kemasan cerdas. Kemasan cerdas adalah sistem yang melekat sebagai label, yang dimasukan ke dalam kemasan, atau dicetak ke bahan yang menawarkan tingkatan untuk memantau mutu produk. Salah satu bentuk kemasan cerdas adalah label indikator. Aplikasi label indikator terhadap produk rentan suhu seperti ini sangat membantu produsen dan konsumen untuk mengetahui kesalahan suhu penyimpanan dan dapat memantau perubahan suhu (Temperature Indicator/TI) atau gabungan dari indikator waktu dan suhu (Time Temperature Indicator/TTI). Label indikator tersebut akan menginformasikan keamanan produk dengan waktu yang cepat dan dapat mengevaluasi historycal-real time kesegaran produk. Tujuan umum penelitian ini adalah mendapatkan kertas label indikator dengan penambahan Indigofera ticntoria Linn. Tujuan khusus penelitian ini antara lain menguji stabilitas ekstrak warna daun Indigofera tinctoria Linn. terhadap suhu dan pH, mendapatkan sifat fisik dan mekanis kertas label indikator, mengetahui tingkat stabilitas warna kertas label indikator terhadap suhu selama penyimpanan, mendapatkan model kinetika perubahan warna kertas label indikator, dan mengaplikasikan label indikator warna untuk produk pangan yang rentan suhu. Penelitian ini dibagi dalam 3 tahap. Tahap pertama adalah mendapatkan ekstrak zat warna indigo sebagai sumber warna pada label indikator kertas dan menguji stabilitas warna label indakator terhadap penyimpanan berbagai suhu. Tahap 2 adalah pembuatan kertas label dan pengembangan model kinetika perubahan warna label indikator. Tahap 3 yaitu aplikasi label indikator pada produk rentan suhu untuk memantau kualitas produk terkemas. Perlakuan asam dan suhu tinggi pada ekstrak zat warna indigofera tinctoria Linn. menyebabkan zat warna indigo yang dihasilkan memudar atau transparan. Ekstrak zat warna indigo tidak stabil pada pH asam dan suhu tinggi. Hasil penelitian label indikator berbahan kertas saring memiliki sifat fisik mekanis yaitu nilai gramatur 24.4 (g/m2), ketebalan 0.17 mm, dan ketahanan sobek 473 (mN). Perubahan warna pada label indikator selama penyimpanan dari biru pekat menjadi biru pudar dan konstan pada warna biru kehijauan. Semakin meningkat suhu penyimpanan label indikator semakin cepat perubahan warna label indikator. Perubahan warna label indikator yang dihasilkan pada suhu 30, 40, 50, 60 °C mengikuti persamaan kinetika reaksi ordo 1. Perubahan warna label indikator sesuai dengan kerusakan mutu pada produk bawang goreng yaitu kadar air, kadar FFA, kadar VRS dan uji organoleptik, sehingga label indikator dapat digunakan sebagai label indikator kerusakan produk bawang goreng.
Keyword: Label indikator, Indigofera ticntoria Linn., Bawang Goreng

Judul: Kinetika Perubahan Warna Pigmen Alami Dan Potensinya Sebagai Label Indikator Proses Termal
Abstrak: Pewarna alami merupakan pigmen warna yang memiliki stabilitas rendah. Pengolahan dengan suhu tinggi dapat menyebabkan degradasi pewarna ini. Tingkat degradasi pigmen alami terhadap suhu tinggi ini dapat dimanfaatkan sebagai indikator proses termal. Indikator proses termal adalah label yang umum digunakan pada industri pengalengan makanan untuk membedakan keranjang kaleng produk yang sudah dengan yang belum disterilisasi. Pigmen alami yang dikaji dalam penelitian ini adalah antosianin dari rosella (Hibiscus sabdariffa), klorofil dari daun suji (Pleomele angustifolia) dan kurkumin dari kunyit (Curcuma domestica). Tujuan penelitian adalah untuk mengukur kinetika perubahan warna pigmen alami dan mengkaji potensinya sebagai label indikator proses termal untuk sterilisasi secara konvensional. Penelitian ini telah dilakukan dalam 4 tahapan, yaitu tahap persiapan sampel yang dilakukan dengan ekstraksi pewarna dengan air untuk rosella dan suji, serta ekstraksi pewarna dengan etanol 80% untuk kunyit; tahap pengujian pigmen pada suhu 70oC dan 120oC; tahap pembuatan prototipe indikator; dan tahap pengujian indikator pada suhu 80°C, 100°C dan 120°C dengan waktu pengambilan sampel 4 kali pada menit ke – 0, 30, 60, 120. Hasil pengujian ekstrak pigmen menunjukan perlakuan pemanasan dapat mengakibatkan perubahan nilai chroma, Hue dan ΔE secara nyata pada ketiga ekstrak, sehingga ketiga pigmen tersebut potensial untuk dikembangkan sebagai label indikator. Hasil pengukuran dengan chromameter pada prototipe label indikator menunjukan bahwa pemanasan mengakibatkan perubahan nilai chroma, Hue dan ΔE pada indikator merah, pada indikator hijau pemanasan tidak mempengaruhi perubahan nilai Hue, sedangkan perubahan nilai chroma, Hue dan ΔE pada indikator kuning relatif kecil. Hasil ini menunjukan bahwa warna kuning dari kunyit tidak dapat dijadikan sebagai label indikator proses termal. Analisis statistik dari hasil uji organoleptik menunjukan bahwa perlakuan pemanasan secara nyata mempengaruhi perubahan intensitas warna merah dari rosella dan warna hijau dari daun suji (P < 0.05). Dilihat dari nilai energi aktivasi, perubahan warna indikator hijau lebih kecil dibandingkan dengan perubahan warna indikator merah. Hal ini menunjukkan bahwa warna merah dari rosella lebih berpotensi untuk dikembangkan sebagai indikator proses termal dibandingkan warna hijau dari daun suji. .
Keyword: klorofil, antosianin, kurkumin, indikator proses termal, rosella, daun suji, kunyit

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