Judul: Pembuatan konsentrat flavor alami kweni (Mangifera odorata griff)
Abstrak: Kweni (Mangifera odorata Griff) merupakan salah satu jenis mangga yang mempunyai aroma yang khas dan kuat serta disukai banyak orang. Sebagai salah satu sumber flavor alami yang potensial, kweni belum dimanfaatkan secara optimal. Tujuan penelitian ini secara umum adalah untuk mendapatkan konsentrat flavor alami yang memiliki aroma serupa dengan buah segar. Sedangkan tujuan secara khusus adalah mempelaj ari pengaruh cara dan kondisi ekstraksi terhadap aroma ekstrak kweni yang dihasilkan. Pada penelitian pendahuluan dilakukan pengamatan sifat fisik buah kweni. Selain itu juga dilakukan penyimpanan pada suhu kamar dan suhu 4°C selama O, 2, 4 dan 6 hari terhadap kulit dan daging buah untuk mengetahui sejauh mana ketahanan bahan sebelum diekstrak. Penguj ian dilakukan dengan cara penetapan volatil reducing substance dan uji organoleptik. Daging buah yang telah dikupas masih dapat disimpan selama 6 hari pada suhu 4°C atau 2 hari pada suhu kamar dan kulit buah dapat disimpan selama 4 hari pada suhu 4°C. Bila penyimpanan dilakukan lebih lama dari waktu tersebut, maka aroma akan berkurang atau berubah dan menjadi tidak disukai.
Keyword: 

Judul: Pembuatan perisa dari ekstrak flavor alami kweni (Mangifera odorata Griff)
Abstrak: Kweni (Mangifera odorata Griff) adalah buah yang memiliki flavor yang khas dan kuat. Penelitian terdahulu menunjukkan bahwa kweni memiliki potensi untuk dimanfaatkan menjadi perisa atau flavoring. Pemanfaatan kweni menjadi perisa dapat memberikan variasi baru dalam flavor buah tropis dan menguntungkan dari segi ekonomis. Penelitian ini ditujukan untuk mempelajari jenis perisa yang dapat dibuat dari ekstrak flavor alami kweni dan optimasi pembuatan perisa tersebut. Pada penelitian tahap pertama dilakukan seleksi panelis semi terla- tih, pengaruh pemekatan terhadap ekstrak dietil eter, dan pengaruh pemekatan terhadap ekstrak etanol selama pembuatan absolut. Sebanyak 17 orang terpilih untuk menjadi panelis dalam analisis sensori. Pada setiap pengujian digunakan 15 panelis. Panelis ini diminta untuk menguji contoh flavor dari setiap perlakuan. Perlakuan pemekatan terhadap ekstrak dietil eter tidak dapat menguapkan seluruh pelarut. Bau dietil eter yang tertinggal pada pekatan ekstrak sangat kuat sehingga mengganggu penerimaan. Ekstrak dietil eter tidak dioptimasi lebih lanjut sebagai perisa. Pemekatan terhadap ekstrak etanol menurunkan intensitas ekstrak, sementara kualitas aroma ekstrak dapat dipertahankan. Perlakuan tanpa pemekatan memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan perlakuan pemekatan, sehingga ekstrak diputuskan untuk dioptimasi sebagai tinktur. Pada penelitian lanjutan dilakukan optimasi pembuatan tinktur etanol, tinktur propilen glikol dan perisa bubuk. Tinktur etanol dihasilkan dengan cara maserasi terhadap daging buah kweni dengan etanol pada konsentrasi etanol optimum 90%.
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