Judul: Kajian Penggunaan Bilangan Thiobarbituric Acid (TBA) sebagai Indikator Penduga Umur Simpan Bumbu Masak Siap Pakai
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara yang mempunyai potensi rempah-rempah yang cukup besar. Rempah-rempah tersebut sebagian besar digunakan untuk bahan baku bumbu. Salah satu kerusakan yang terjadi pada bumbu masak siap pakai adalah kerusakan akibat oksidasi yang menyebabkan ketengikan. Ketengikan dalam suatu bahan pangan berlemak dapat diukur dengan menggunakan Uji TBA (Thiobarbituric Acid). Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penggunaan Uji TBA untuk mendeteksi ketengikan yang merupakan indikator untuk menduga umur simpan bumbu masak siap pakai.
Keyword: 

Judul: Pendugaan Umur Simpan Bumbu Serbuk Kuah Bakso Dengan Metode Akselerasi
Abstrak: Bumbu serbuk kuah bakso siap saji yang dikemas dalam kemasan plastik metalik mengalami penurunan mutu secara berangsur-angsur yang diakibatkan oleh penyerapan air atau reaksi kimia. Perubahan mutu fisik yang disebabkan oleh penyerapan kadar air selama penyimpanan mengakibatkan penggumpalan produk, sedangkan reaksi kimia menyebabkan perubahan warna dan mutu sensori. Kerusakan kimia terjadi karena bumbu serbuk kuah bakso mengandung komponen kimia yang satu sama lain dapat beriteraksi secara kimia yang menyebabkan penurunan mutu produk. Tujuan penelitian ini adalah untuk menduga umur simpan bumbu serbuk kuah bakso dengan menggunakan dua metode akselerasi, yaitu model kadar air kritis dan model Arrhenius. Penelitian dilakukan dalam empat tahap, yaitu (1) karakteristik mutu awal produk (2) tahap pendugaan umur simpan dengan metode kadar air kritis (3) tahap pendugaan umur simpan dengan metode Arrhenius (4) tahap analisis data. Analisa yang dilakukan untuk menguji bumbu serbuk kuah bakso terdiri atas sudut repose, bilangan Thio Barbituric Acid (TBA), nilai aw, kadar proksimat, mutu mikrobiologi, dan pengujian warna (metode objektif dan subjektif). Beberapa parameter dipilih untuk digunakan dalam menduga umur simpan. Bumbu serbuk kuah bakso memiliki nilai aktivitas air (aw) sebesar 0.47, nilai kadar air kritis sebesar 0.0369 g H2O/g padatan dan mengikuti kurva isotermis sorpsi air tipe II. Berdasarkan model kadar air kritis, produk memiliki umur simpan selama 12.1 bulan pada kelembaban relatif 75%. Berdasarkan model Arrhenius untuk parameter warna larutan secara sensori dengan skor mutu akhir sebesar 4.15, umur simpan produk pada kondisi suhu dan kelembaban relatif ruang penyimpanan yang sama dengan model kadar air kritis adalah 4.0 bulan. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa kerusakan bumbu serbuk kuah bakso yang disebabkan oleh reaksi kimia lebih cepat terjadi dibandingkan kerusakan akibat penyerapan air.
Keyword: bumbu serbuk kuah bakso, penentuan umur simpan metode akselerasi, model Arrhenius, isotermis sorpsi air

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