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: Isolasi dan Nanoenkapsulasi Karotenoid Limbah Serat Buah Kelapa Sawit
Abstrak: Indonesia menghasilkan limbah serat buah kelapa sawit dalam jumlah besar. Pemanfaatan limbah tersebut sebagai sumber karotenoid dapat meningkatkan nilai ekonomi. Karotenoid mudah rusak jika terpapar suhu dan intensitas cahaya yang tinggi. Upaya yang dapat dilakukan untuk meningkatkan ketahanan karotenoid adalah nanoenkapsulasi dengan penyalut kitosan. Tujuan penelitian ini adalah mengisolasi karotenoid dari limbah serat buah kelapa sawit dan membuat nanopartikel karotenoid tersalut kitosan. Karotenoid diekstrak menggunakan pelarut heksana-aseton (10:1 v/v). Ekstrak kasar dimurnikan menggunakan kromatografi kolom adsorpsi. Penentuan konsentrasi karotenoid menggunakan HPLC. Fraksi II diuapkan pelarutnya dengan evaporator dan dihembuskan gas nitrogen. Proses nanoenkapsulasi menggunakan ultrasonikator dengan amplitudo 30% selama 60 dan 90 menit. Karakterisasi hasil nanoenkapsul dilakukan menggunakan Particle Size Analyzer (PSA). Hasil nanoekapsulasi dengan ukuran terkecil dilakukan penentuan efisiensi nanoenkapsulasi dan karakterisasi menggunakan Fourier-Transform Infrared Spectroscopy (FTIR) dan difraksi sinar-X (XRD). Hasil penelitian diperoleh ekstrak kasar mengandung beta-karoten sebanyak 1080.3 ppm. Fraksi II mengandung beta-karoten sebesar 3651.3 ppm dengan rendemen 0.46% b/v. Nanoenkapsulasi karotenoid selama 60 menit menghasilkan distribusi ukuran yang lebih kecil yaitu 131-446.5 nm dan selama 90 menit berukuran 491.9-1796.2 nm. Hasil penentuan efisiensi nanoenkapsulasi diperoleh efisiensi sebesar 76%. Hasil analisis dengan FTIR diperoleh karotenoid sudah tersalut oleh kitosan. Hasil analisis dengan XRD menunjukkan nanoenkapsul karotenoid berstruktur semi kristalin dengan derajat kristalinitas 50%.
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