Judul: Pengembangan dan Evaluasi Tepung dan Tablet Isap Kaya Antioksidan Berbahan Dasar Tomat.
Abstrak: Tomat merupakan salah satu komoditas pertanian yang banyak terdapat di pasar Indooesia. Tomat merupakan salah satu bahan pangan sumber provitamin A {1OO-500 ug RE per 100 gram berat yang dapat dikonsumsi (BDD), vitamin c (10-25 mg per 100 gram BDD) dan serat makanan (1-3 gram per 100 gram BDD). Selain provitamin A, vitamin C dan serat makanan, kandungan buah tomat yang akhir-akhir ini diketahui sangat bermanfaat bagi kesehatan adalah likopen (lycopene). Selain provitamin A, vitamin C, dan likopen, senyawa lain yang berperan sebagai aotioksidan dalam buah tomat adalah senyawa fenol. Salah satu kelompok senyawa fenol terbesar adalah flavonoid yang berperan dalam pewarnaan dan flavor buah-buahan dan sayuran. Aotioksidan berperan dalam mengurangi resiko penyakit degenaratif seperti kanker, penyakit kardiovaskular, disfungsi otak, katarak dan penurunan kekebalan tubuh dengan berbagai cara, diantaranya dengan berikatan dan mengbilangkan radikal bebas, menguraogi radikal peroksida dan memperbaiki membran yang rusak karena peroksida tersebut.
Keyword: 

Judul: Pemanfaatan Tomat dalam Pembuatan Minuman Tomat Rendah Kalori Kaya Antioksidan
Abstrak: Tujuan umum penelitian ini adalah untuk memanfaatkan potensi tomat menjadi suatu produk makanan berupa minuman tomat rendah kalori kaya antioksidan yang dapat diterima. Tujuan khusus penelitian ini adalah (1) menentukan jenis dan konsentrasi pemanis (HFS dan aspartam); (2) menentukan jenis dan konsentrasi penstabil (CMC); (3) mengetahui pengaruh suhu dan jumlah pemekatan terhadap kandungan gizi minuman tomat rendah kalori; (4) menganalisis kandungan gizi (kadar air, serat makanan, vitamin C dan aktivitas antioksidan) dan sifat fisik minuman tomat rendah kalori yang dihasilkan; dan (5) mengevaluasi karakteristik inderawi (warna, rasa, aroma dan kesukaan secara keseluruhan) minuman tomat rendah kalori yang dihasilkan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan nilai tambah bagi tomat yang belum dimanfaatkan secara optimal, sehingga dapat menjadi bahan pangan yang lebih bermutu dan bernilai ekonomis. Selain itu, penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan suatu produk olahan tomat yang dapat diterima masyarakat. Tahapan penelitian ini meliputi penelitian pendahuluan, pembuatan minuman tomat rendah kalori, analisis karakteristik fisik (warna dan vskositas) dan karakteristik kimia (kadar air, pH, total padatan terlarut, vitamin C, serat makanan, dan aktivitas antioksidan). Penelitian pendahuluan meliputi penentuan jumlah perbandingan HFS (High Fructose Syrup) dan aspartam, serta penentuan konsentrasi penstabil (CMC) yang dilakukan seeara trial and error. Pembuatan minuman tomat rendah kalori dilakukan dengan menggunakan evaporator vakum berputar (rotavapor) dengan suhu pemekatan 80 C dan 100 C dengan 1/2 dan 1/4 kali pemekatan. Penelitian ditujukan untuk mengetahui pengaruh suhu dan jumlah pemekatan terhadap karakteristik fisik dan kandungan gizi minuman tomat yang dihasilkan. Analisis aktivitas antioksidan dilakukan dengan menggunakan metode ABTS.
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