Judul: Pengembangan Kertas Indikator Mutu Mikrobiologis Susu dengan Menggunakan Pigmen Antosianin dari Kulit Buah Naga Merah (Hylocereus polyrhizus)
Abstrak: Susu merupakan pangan yang memiliki nutrisi tinggi yangmenyebabkan susu mudah mengalami proses pembusukan. Antosianin merupakan pigmen yang terdapat pada sayur dan buah, yang memiliki sifat dapat berubah warna pada pH rendah (merah) dan pH tinggi (biru keunguan). Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan kertas indikator dengan menggunakan antosianin kulit buah naga merah untuk uji kualitas mikrobiologis susu menggantikan uji Methylene Blue Reduction Time. Susu segar dilakukan perlakuan penyimpanan 0, 3, 6, 9, 24, dan 48 jam pada suhu ruang. Kemudian dilakukan pengujian pH, Total Plate Count dan Methylene Blue Reduction Time untuk mengetahui karakteristik dan kualitas susu. Uji pH menunjukkan bahwa susu 9 jam memiliki pH 6.25 ± 0.03 dan sudah melewati ambang batas 6.3. Uji TPC menunjukkan susu 9 jam memiliki total mikroba 7.31 ± 0.05 log CFU/ml dan sudah melewati standar SNI yaitu 6 log CFU/ml. uji MBRT menunjukkan penurunan kelas pada susu 9 jam dengan penurunan waktu degradasi methylene blue. Pengujian kertas indikator menunjukkan bahwa pada susu 9 jam sudah terjadi kerusakan susu berdasarkan aspek mikrobiologis. Kelebihan penggunaan kertas indikator untuk mengetahui kualitas susu dibandingkan dengan MBRT yaitu menggunakan bahan yang lebih aman, mudah didapat, serta waktu uji yang lebih cepat.
Keyword: antosianin, kertas indikator, kulit buah naga merah, susu, uji MBRT

Judul: Efektivitas Ekstrak Kulit Buah Naga Merah (Hylocereus Polyrhizus) Sebagai Pewarna, Antioksidan, Dan Antimikroba Pada Sosis Daging Sapi
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mengevaluasi efektivitas penambahan ekstrak kulit buah naga merah (Hylocereus polyrhizus) pada sosis daging sapi. Ekstrak kulit buah naga merah dihasilkan dengan maserasi menggunakan pelarut pH 5 dan diamati karakteristik melalui uji fitokimia, total fenol, aktivitas antioksidan dan antimikroba. Hasil analisis menunjukkan bahwa ekstrak kulit buah naga merah memiliki aktivitas antioksidan dan antimikroba alami karena kandungan senyawa fitokimia dan total fenol yang tinggi dalam ekstrak. Ekstrak kulit buah naga merah dengan persentase berbeda (0%, 20%, 30% dan 40%) ditambahkan pada pembuatan sosis dan diamati karakteristiknya melalui analisis fisikokimia, zat gizi, aktivitas antioksidan dan mikrobiologi. Sosis dengan karakteristik terbaik dipilih dan dianalisis stabilitasnya pada penyimpanan dingin (4-8 °C). Data diolah dengan analisis ragam (ANOVA) dan dilanjutkan uji perbandingan berganda menggunakan uji Duncan. Hasil analisis menunjukkan bahwa penambahan ekstrak kulit buah naga merah menurunkan nilai protein dan tesktur sosis daging sapi. Penambahan ekstrak kulit buah naga merah mampu meningkatkan intensitas kecerahan, intensitas warna merah, intensitas warna kuning dan aktivitas antioksidan sosis daging sapi. Aktivitas antioksidan yang meningkat berpengaruh pada penurunan nilai thiobarbituric reactive substance (TBARS) sosis dengan adanya penambahan ekstrak kulit buah naga merah. Sosis dengan penambahan ekstrak kulit buah naga merah juga mempunyai angka lempeng total yang lebih rendah dibanding sosis tanpa penambahan ekstrak kulit buah naga merah. Sosis dengan penambahan ekstrak kulit buah naga merah sebesar 40% memiliki karakteristik fisik lebih baik (nilai tekstur lebih kecil, intensitas warna merah lebih tinggi), aktivitas antioksidan lebih tinggi (aktivitas penghambatan terhadap radikal bebas 1,1-diphenyl, 2-picrylhydrazil (DPPH) dan kapasitas antioksidan lebih tinggi, serta nilai TBARS lebih rendah), serta keberadaan mikroba yang lebih rendah (angka lempeng total lebih sedikit). Penambahan ekstrak kulit buah naga merah 40% pada sosis daging sapi merupakan taraf yang menghasilkan sosis dengan karakteristik terbaik. Pada penyimpanan dingin, penambahan ekstrak kulit buah naga merah pada sosis daging sapi efektif mempertahankan angka lempeng total sampai hari ke-20, tetapi belum efektif menurunkan nilai TBARS.
Keyword: antimikroba, antioksidan, ekstrak kulit buah naga merah, sosis daging sapi

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