Judul: Kajian Pembuatan Madu Herbal Dan Pengujian Stabilitas Penyimpanannya
Abstrak: Madu Herbal merupakan salah satu pengembangan produk madu yang umumnya digunakan sebagai pemanis dan pembentuk tekstur suatu produk. Penambahan ekstrak air atau minyak atsiri campuran rempah dimaksudkan untuk memberikan rasa hangat dan aroma yang khas. Pada penelitian pendahuluan, didapat parameter proses ekstraksi air formula bubuk rempah-rempah yaitu lama pemanasan pada suhu didih selama sepuluh menit, sedangkan proses distilasi uap untuk mendapatkan minyak atsiri mengikuti prosedur yang umum berlaku. Dasar pemilihan adalah pada pengamatan warna, aroma, rasa hangat, serta rendemen hasil proses ekstraksi. Pemilihan ekstraksi air formula bubuk rempah-rempah menghasilkan konsentrasi ekstrak 15 % sebagai konsentrasi ekstrak terpilih. Formulasi madu dan ekstrak air campuran rempah menghasilkan perbandingan madu dan ekstrak air campuran rempah 4 : 1, sebagai formula terpilih dalam uji organoleptik untuk penelitian lanjutan. Pemilihan Formula Madu Herbal dilakukan dengan analisis sifat fisik dan kimia, serta uji organoleptik. Pencampuran madu dan minyak atsiri campuran rempah tidak memberikan hasil yang memuaskan, sehingga penelitian mengenai formulasinya tidak diteruskan. Pada pengujian stabilitas produk, Madu Herbal disimpan pada dua suhu yaitu suhu ruang (25-30 °C) dan suhu refrigerator (5-10°C). Nilai pH, total padatan terlarut, jumlah mikroba, kekentalan dan kadar padatan berubah secara signifikan selama penyimpanan, nilai pH berkisar pada rentang 4.30 - 4.10, nilai total padatan terlarut berkisar pada rentang 68.1 - 68.6 brix, jumlah mikroba sampai akhir penyimpanan berjumlah 100 cfu / ml pada kedua suhu penyimpanan, nilai kadar padatan berubah pada kisaran 73,1 - 75.8, sedangkan nilai kekentalan berkisar pada rentang 130 - 152 centipoise. Perbedaan suhu penyimpanan berpengaruh pada perubahan nilai pH, sedangkan perubahan nilai total mikroba, total padatan terlarut, kadar padatan, dan total asam tertitrasi tidak dipengaruhi oleh suhu penyimpanan. Kisaran yang kecil pada perubahan pH (4.3 - 4.1), total padatan terlarut (68.6 - 68.1 brix), total mikroba ( 0 - 200 cfu/ml) dan kadar padatan (75.8 - 73.1 %) selama penyimpanan menunjukkan bahwa Madu Herbal dapat mempertahankan kualitasnya selama penyimpanan dua bulan.
Keyword: 

Judul: Kualitas madu randu pada suhu penyimpanan yang berbeda
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kualitas madu randu berdasarkan kadar Hydroxymethylfurfural (HMF), aktivitas enzim diastase, gula pereduksi, keasaman serta jumlah khamir pada suhu penyimpanan yang berbeda yaitu suhu ruang (28 °C), 15 dan 3 °C. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk menentukan suhu yang terbaik dalam menyimpan madu penelitian agar kualitasnya tetap terjaga. Materi yang digunakan adalah madu randu yang diperoleh dari Asosiasi Perlebahan Yogyakarta dan telah berumur tujuh bulan sebanyak 9 kg. Penelitian ini dilaksanakan selama 4 bulan (Mei September 1998). Penyimpanan dilaksanakan di Laboratorium Ternak Perah Fakultas Peternakan IPB dan analisa kualitas dilakukan di Balai Besar Industri Hasil Pertanian (BBIHP) Laboratorium Makanan Olahan. Sampel madu yang digunakan dalam penelitian ini diambil secara acak. Sebelum dilakukan penyimpanan, sampel madu dianalisis kadar air serta kualitasnya terlebih dahulu untuk mengetahui kadar air dan kualitas madu awal. Sampel madu yang diambil secara acak tersebut kemudian dimasukkan ke botol selai yang telah disterilkan dengan air panas sebanyak 18 botol dan ditutup rapat. Enam botol disimpan dalam ruangan yang tidak terkena matahari langsung. Suhu ruang diukur setiap minggu, sedangkan 6 botol lain disimpan dalam refrigerator dengan suhu 15 °C dan 6 botol lagi disimpan dalam refrigerator lain dengan suhu 3 °C. Setelah 4 bulan penyimpanan, sampel madu dianalisis kualitasnya dengan metode yang sesuai Standar Nasional Indonesia (SNI 01-3545-1994) dan juga dilakukan analisis mikrobiologi untuk mengetahui jumlah khamir dalam madu dengan metode cawan tuang. Rancangan percobaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah rancangan faktor tunggal acak lengkap. Faktor yang diamati adalah suhu penyimpanan dengan 3 taraf yakni suhu ruang (28 °C), 15 dan 3 °C, tiap taraf dilakukan 6 kali ulangan. Data yang diperoleh dianalisis dengan menggunakan sidik ragam (Analysis of Variance) dan dilanjutkan dengan uji Duncan's New Multiple Range. Hasil penelitian menunjukkan bahwa suhu penyimpanan sangat berpengaruh terhadap kadar HMF, aktivitas enzim diastase, gula pereduksi, keasaman, mikrobiologi madu (P<0.01) dan terjadi perubahan fisik selama penyimpanan. Penyimpanan pada suhu ruang (28 °C) tidak dapat menekan laju penurunan kualitas madu penelitian. Pada suhu ini, kadar HMF dan kadar keasaman telah melebihi SNI, sedangkan aktivitas enzim diastase dan kadar gula pereduksi masih...
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