Judul: Karakterisasi Sifat Fisik Buah Merah (Pandanus conoideus), Metode Ekstraksi, dan Sifat Kimia Minyak yang dihasilkannya
Abstrak: Minyak buah merah (Pandanus conoideus) dilaporkan mengandung berbagai komponen aktif yang penting untuk kesehatan, sehingga berpeluang untuk dikembangkan menjadi bahan pangan fungsional. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengkarakterisasi sifat fisik buah merah dan sifat kimia minyak dari 9 klon buah merah asal Papua; (2) mempelajari pengaruh perlakuan panas sebelum ekstraksi terhadap rendemen dan kualitas minyak buah merah; dan (3) mempelajari metode ekstraksi minyak buah merah. Metode penelitian yang digunakan adalah eksperimen, melalui 3 tahap yaitu: (1) Karakterisasi sifat fisik buah dan karakterisasi sifat kimia minyak dari 9 klon buah merah; (2) Kajian pengaruh pemanasan terhadap rendemen dan kualitas minyak buah merah; dan (3) Kajian ekstraksi minyak buah merah. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa buah utuh (cepallum) buah merah terdiri atas empulur (51-61%), bulir (39-49%), biji (27-36%) dan daging buah (10-17%). Keragaman sifat fisik buah utuh (cepallum) antar klon terutama ditunjukkan oleh warna kuning-oranye atau merah-merah tua, berbentuk silinder meruncing yang dari bagian pangkal sampai ke tengah membesar atau mengecil sampai ke bagian ujung mengecil, dengan ukuran panjang buah yang terdiri dari ukuran pendek (<50 cm), sedang (40-60 cm) dan panjang (>60 cm). Karakter fisik empulur setiap klon juga bervariasi pada warna yang umumnya berwarna putih atau kuning, berbentuk silinder meruncing, dengan ukuran lingkar pangkal lebih kecil dari bagian tengah dan mengecil pada bagian ujung. Keragaman karakter fisik drupa (bulir) diperlihatkan pada warna yaitu kuning-oranye atau merah-merah tua, berbentuk persegi banyak atau poligonal (segi 5, segi 6 atau segi 7) yang mengerucut tajam pada bagian ujung permukaannya dan membentuk segi empat pada bagian bawah dengan ukuran yang bervariasi. Daging buah yang melekat pada biji di setiap bulir buah merah merupakan bagian yang dimanfaatkan sebagai bahan pangan dan sumber minyak. Perhitungan rendemen minyak buah merah berdasarkan berat total bulir (5.7-8.7% basis basah, bb atau 5.5-12.4% basis kering, bk) lebih rendah dari pada yang berdasarkan berat total daging buahnya (19.7-27.4% bb atau 19.8-44.2% bk). Sedangkan keragaman sifat fisik tanaman antar klon, terutama pada tinggi tanaman dan batang utama, panjang cabang dan jarak antar cabang serta panjang dan lebar daun. Hasil principle component analysis (PCA) yang didasarkan pada 11 variabel sifat fisik tanaman dan buah dari 9 klon buah merah terdistribusi dalam 4 kuadran berdasarkan lokasi budidayanya, yaitu kuadran I (Hibcau, Hityom dan Himbiak) asal Distrik Minyambouw, kuadran II (Mbarugum) asal Distrik Koya, Jayapura, kuadran III (Monsrus, Monsor dan Menjib Rumbai) dan kuadran IV (Memeri dan Edewewits) berasal dari Kebun Percobaan UNIPA, Manokwari. Karakter penting dari minyak buah merah adalah mengenai kandungan karotenoidnya. Pada penelitian ini, metode penentuan 4 jenis karotenoid yang..dst
Keyword: sifat fisik buah merah (Pandanus conoideus), ekstraksi minyak, sifat kimia minyak, karotenoid, dan tokoferol.

Judul: Identifikasi dan Fraksinasi Karotenoid pada Minyak Buah Merah (Pandanus conoideus).
Abstrak: Karotenoid merupakan golongan pigmen dengan struktur isoprenoid yang dilaporkan memiliki banyak manfaat bagi kesehatan. Salah satu sumber karotenoid yang potensial adalah buah merah (Pandanus conoideus) karena diketahui memiliki kandungan karotenoid yang tinggi. Buah merah ditemukan menyebar secara luas di daerah Papua dan Papua Nugini. Pada umumnya, buah merah digunakan sebagai makanan dan bahan masakan. Penelitian sebelumnya telah berhasil mengidentifikasi beberapa jenis karotenoid pada buah merah, di antaranya α-karoten, β-karoten, α-kriptoxantin, dan β-kriptoxanthin namun dalam jumlah yang relatif sedikit. Penelitian sebelumnya juga menyatakan bahwa empat jenis karotenoid tersebut hanya berkontribusi kurang dari 10% dari total karotenoid. Dengan demikian, terdapat peluang yang tinggi teridentifikasi jenis karotenoid lain pada buah merah. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan mengidentifikasi karotenoid yang ada pada minyak buah merah selain α-karoten, β-karoten, α-kriptoxantin, dan β-kriptoxantin. Tahapan-tahapan yang dilakukan pada penelitian ini antara lain ekstraksi minyak dari buah merah, ekstraksi karotenoid dari minyak buah merah, dilanjutkan fraksinasi karotenoid dengan Flash Column Chromatography (FCC). Identifikasi dilakukan dengan mengggunakan kromatografi cair-spektrometri massa (LC-MS/MS) pada ekstrak total karotenoid dan fraksi terbaik yang diperoleh dari fraksinasi dengan FCC. Dari penelitian ini, enam jenis karotenoid berhasil teridentifikasi dari ekstrak total karotenoid seperti (3S, 5R, 6R)-3,5-dihidroksi-6,7-didehidro-5,6-dihidro-12'-apo-β-karoten-12'-al; 10'-apo-beta-karotenal; (3S, 3'S, 5R, 5'R, 8'R, 9'cis)-3'-metil-6,7-didehidro-5,5',6,8'-tetrahidro-5',8'-epoksi-β,β-karoten-3,5-diol; phytoene; 3-hidroksi-3'-okso-β,ε-karoten; dan violaxanthin. Selain itu, terdapat dua fraksi terpilih dari hasil fraksinasi dengan FCC untuk diidentifikasi lebih lanjut. Dari fraksi tersebut teridentifikasi lima jenis karotenoid pada fraksi kedua, termasuk dua di antaranya yaitu capsantin dan kriptoxantin yang belum teridentifikasi sebelumnya pada ekstrak total karotenoid. Fraksi pertama diprediksi mengandung α-karoten dan β-karoten dilihat dari persamaan waktu retensinya dengan standar
Keyword: buah merah, fraksinasi, identifikasi, karotenoid, kromatografi

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