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: Kajian karakterisasi fisik dan pH hasil pembuatan susu biji nangka
Abstrak: Susu biji nangka merupakan alternatif susu sapi dan susu kedelai yang cukup bergizi. Kualitasnya dapat dilihat dari sifat fisik (kerapatan, viskositas, turbiditas, dan total padatan terlarut), pH, dan uji organoleptik. Pada penelitian ini digunakan faktor A (konsentrasi natrium benzoat dan karagenan di dalam 50 mL susu biji nangka) yang terdiri dari A1 (0,010 gram karagenan dan 0,010 gram natrium benzoat), A2 (0,010 gram karagenan dan tanpa natrium benzoat), A3 (0,010 gram natrium benzoat dan tanpa karagenan), dan A4 (tanpa natrium benzoat dan tanpa karagenan), selain itu faktor B (suhu penyimpanan) yang terdiri dari B1 (suhu kamar 260C-290C) dan B2 (lemari pendingin 50C-70C), serta C (lama penyimpanan dari hari ke-1 hingga hari ke-10). Pada penelitian ini, natrium benzoat berfungsi sebagai pengawet dan karagenan berfungsi sebagai penstabil. Hasil penelitian pada hari ke-1 yang telah dilakukan menunjukkan bahwa kerapatan yang paling tinggi adalah sampel susu biji nangka dengan penambahan 0,010 gram karagenan yang disimpan pada lemari pendingin yaitu 1,1215 g/cm3, sedangkan kerapatan yang paling rendah adalah sampel susu biji nangka dengan penambahan 0,010 gram natrium benzoat yang disimpan pada suhu kamar yaitu 1,1161 g/cm3. Viskositas sampel yang paling tinggi adalah susu biji nangka dengan penambahan 0,010 gram karagenan yang disimpan pada lemari pendingin yaitu 2,4032 cP, sedangkan viskositas yang paling rendah adalah sampel susu biji nangka dengan penambahan 0,010 gram natrium benzoat yang disimpan pada suhu kamar yaitu 1,2928 cP. Turbiditas sampel yang paling tinggi adalah susu biji nangka tanpa penambahan natrium benzoat dan karagenan yang disimpan pada suhu kamar yaitu 480 NTU, sedangkan turbiditas yang paling rendah adalah sampel susu biji nangka dengan penambahan 0,010 gram natrium benzoat dan 0,010 gram karagenan yang disimpan pada lemari pendingin yaitu 171 NTU. Total padatan terlarut sampel yang paling tinggi adalah susu biji nangka dengan penambahan 0,010 gram natrium benzoat dan 0,010 gram karagenan yang disimpan pada suhu kamar yaitu 1685 ppm, sedangkan total padatan terlarut yang paling rendah adalah sampel susu biji nangka tanpa penambahan natrium benzoat dan karagenan yang disimpan pada lemari pendingin yaitu 1150 ppm. Pada penelitian ini dihasilkan pH sampel yang paling tinggi adalah susu biji nangka dengan penambahan 0,010 gram natrium benzoat dan 0,010 gram karagenan yang disimpan pada lemari pendingin yaitu 6,97, sedangkan pH yang paling rendah adalah sampel susu biji nangka tanpa penambahan natrium benzoat dan karagenan yang disimpan pada suhu kamar yaitu 3,25. Pada hasil uji organoleptik dinyatakan bahwa warna, aroma, dan rasa yang paling disukai oleh panelis adalah sampel susu biji nangka dengan penambahan 0,010 gram natrium benzoat dan 0,010 gram karagenan yang disimpan dalam lemari pendingin pada hari ke-1. Nilai kerapatan, viskositas, turbiditas dan total padatan terlarut susu biji nangka selama penyimpanan semakin tinggi, sedangkan pH susu biji nangka dan tingkat kesukaan konsumen semakin rendah.
Keyword: Susu biji nangka, Natrium benzoat, Karagenan, Suhu kamar, Lemari pendingin, Bogor Agricultural University

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