Judul: Ekstraksi, karakterisasi dan identifikasi komponen flavor kulit dan hati nenas(Ananas comusus (L) Merr.)
Abstrak: Pemanfaatan daging buah nenas untuk berbagai produk makanan menimbulkan masalah limbah kulit dan hati nenas. Selama ini pemanfaatan limbah nenas ini belum dilakukan secara optimal. Salah satu alternatif pemanfaatan kulit dan hati nenas adalah pembuatan konsentrat flavor. Untuk menghasilkan konsentrat flavor yang mendekati atau yang sama dengan aroma nenas segar, maka dilakukan penelitian mengenai cara ekstraksi, karakterisasi dan identifikasi komponen flavornya. Pada penelitian pendahuluan dilakukan seleksi panelis semi terlatih, melihat pengaruh penyimpanan kulit dan hati nenas terhadap aroma dan pemilihan perbandingan bahan dan air pada proses distilasi. Pada penelitian lanjutan dilakukan beberapa metode ekstraksi yaitu maserasi, distilasi uap, air dan vakum, analisis kualitatif dan kuantitatif komponen volatil kulit dan hati nenas. Maserasi merupakan metode ekstraksi kulit dan hati nenas yang paling mendekati aroma nenas segar, diikuti distilasi vakum, air dan uap. Diklorometana adalah pelarut yang paling baik mengekstrak flavor nenas dibandingkan etanol, dietil eter, pentana dan campuran pentana- diklorometana (1:1), sedangkan dari distilasi aroma distilat vakum pada suhu 80°C yang terbaik. Hasil identifikasi komponen volatil menunjukkan bahwa kulit dan hati Nenas Queen memiliki komponen furanon yang lebih banyak daripada Nenas Cayenne, sebaliknya, komponen ester yang tidak ditemukan di Nenas Queen adalah metil hidroksiheksanoat dan metil 3-hidroksidodekanoat. Komponen yang teridentifikasi beraroma nenas pada Nenas Queen dan Cayenne berturut- turut adalah dimetil propanadioat (311 dan 171 µg/kg), 2,5-dimetil-4- hidroksi-3(2H)-furanon (5046 dan 413 µg/kg), metil 2-metil-3-okso-butanoat (113 dan 104 µg/kg) dan komponen yang hanya terdapat pada nenas Queen, 3-(metiltio)propionat (335 µg/kg). Komponen aroma nenas peka terhadap panas, adanya perlakuan panas menyebabkan degradasi komponen menjadi komponen-komponen beraroma seperti burnt, popcorn dan selai.
Keyword: 

Judul: Pembuatan konsentrat fLavor alami dari kulit dan hati nenas Subang(Ananas comosus,L.,Merr)
Abstrak: Limbah industri pertanian kini semakin meningkat seiring dengan perkembangannya, termasuk didalamnya industri pengalengan nenas. Melihat hal ini dirasa perlu untuk memanfaatkannya sebagai konsentrat flavor alami yang siap diaplikasikan. Pada penelitian pendahuluan dilakukan pengamatan kualitas terhadap jus kulit dan hati nenas dengan berbagai rasio penambahan air. Selain itu dilakukan juga perendaman dengan NaHSO, dan penggunaan enzim pektinase untuk mengetahui pengaruhnya terhadap kejernihan dan intensitas aroma nenas yang dihasilkan. Tahapan yang dilakukan pada penelitian utama adalah penentuan suhu hidrolisa enzim pektinase yang digunakan, suhu pemekatan konsentrat jus kulit dan hati nenas, konsentrasi dan perbandingan bahan pengisi yang digunakan dalam pembuatan konsentrat bubuk kulit dan hati nenas, ambang batas dan ambang pengenalan konsentrat flavor yang dihasilkan, dan analisis kualitatif dan kuantitatif komponen flavor setelah proses pengolahan. Perbandingan air sebanyak 4 kali sampel kulit dan hati nenas Subang akan memberikan kualitas aroma yang baik pada jus yang dihasilkannya. Perendaman kulit dan hati nenas Subang dengan NaHSO, dengan dosis 2000 ppm selama 60 menit juga memberikan hasil jus kulit dan hati nenas yang jernih dan intensitasnya lebih baik daripada tanpa perendaman. Penggunaan enzim pektinase 2000 ppm pada jus kulit dan hati nenas dengan suhu hidrolisa 45-50°C menghasilkan jus dengan aroma nenas yang kualitasnya cukup baik dan intens. Pemekatan jus kulit dan hati nenas untuk menghasilkan konsentrat flavor cair paling baik diperoleh dengan suhu pemekatan 40°C selama 2 jam. Hasil pekatan ini masih memberikan aroma nenas yang kualitasnya baik, intens, dan cenderung disukai panelis. Identifikasi dengan GC-MS terhadap konsentrat jus yang telah dipekatkan dapat terdeteksi 51 komponen volatil yang terutama terdiri dari alkohol, ester, dan beberapa asam lemak. Total padatan terlarut yang terukur adalah 34.62°Brix, pH 3.51, dan total asam tertitrasinya 1.42 gr/100 gr sampel. Rendemen yang diperoleh adalah 47.2% dari kulit dan hati nenas yang digunakan. Konsentrat flavor cair kulit dan hati nenas yang diperoleh mempunyai ambang batas pada konsentrasi 1 x 10 dan ambang pengenalan pada konsentrasi 1 x 102. Konsentrat bubuk kulit dan hati nenas diperoleh dengan memekatkan jus kulit dan hati nenas yang diberi bahan pengisi 30% yang terdiri dari maltodekstrin dan gum arab 1:1 dengan pengering semprot. Pengering semprot yang digunakan bersuhu inlet 170°C dan bersuhu outlet 90°C, sedangkan bahan dialirkan dengan kecepatan 8.33 ml/menit. Komposisi bahan pengisi tersebut memberikan aroma nenas yang baik kualitasnya, intens, dan disukai panelis dibandingkan komposisi yang lainnya. Konsentrat bubuk kulit dan hati nenas Subang ini mempunyai pH 4.83 dan total asam tertitrasi 1.23 gr/100 gr sampel. Identifikasi dengan GC-MS terhadap konsentrat bubuk ini dapat mendeteksi 54 komponen volatil yang terutama terdiri dari alkohol, ester, dan beberapa asam lemak. Rendemen yang dihasilkan konsentrat bubuk 0.6% dari bahan baku dan bahan pengisi yang dipergunakan. Dari distilat kulit dan hati nenas segar dapat dipisahkan 54 komponen diantaranya asam lemak, alkohol, dan ester. Konsentrat bubuk yang dihasilkan mempunyai ambang batas pada konsentrasi 1 x 10 dan ambang pengenalan pada konsentrasi 5 x 102. ...
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