Judul: Analisis Risiko pada Pengolahan Jamu Tradisional PT Sabdo Palon Menggunakan Metode Failure Mode and Effect Analysis
Abstrak: Usaha pengolahan jamu tradisional PT Sabdo Palon di Kecamatan Nguter, Kabupaten Sukoharjo mengalami kendala berupa fluktuasi produktivitas dan adanya produk cacatyang mengindikasikan adanya suatu risiko. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi sumber-sumber risiko, menganalisis tingkat prioritas penanganan, serta menganalisis strategi yang dapat diterapkan untuk mengendalikan risiko pada pengolahan jamu di PT Sabdo Palon. Metode yang digunakan adalah FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) dan Diagram Fishbone. Dari hasil penelitian didapatkan 18 sumber risiko dan 7 di antaranya menjadi prioritas penanganan. Sumber risiko dikelompokan berdasarkan kesesuaian karakteristik yang meliputi, sumber risiko alam (material dan lingkungan), sumber risiko mesin atau peralatan, serta sumber risiko manusia atau karyawan. Alternatif strategi yang dapat dilakukan antara lain pengalihan proses penjemuran dari memanfaatkan sinar matahari menjadi menggunakan oven; antisipasi bencana dengan sistem mitigasi; membuat panduan resep dan menempatkan bahan-bahan ke dalam wadah untuk menghindari salah takaran; membuat sistem sirkulasi udara serta menempatkan rak pada gudang penyimpanan; membuat dummy untuk mengurangi tingkat kesalahan cetak kemasan; membuat SOP kerja dan pakaian berupa safety equipments; serta pembentukan tim evaluator untuk menjaga kualitas kinerja karyawan.
Keyword: fishbone, FMEA, jamu, risiko produksi

Judul: Identifikasi Risiko Pada Jeruk Siam (Citrus Nobilis L) Dengan Pendekatan Failur Mode And Effect Analysis (Fmea) Dan Fishbone Diagrams
Abstrak: Petani di Kabupaten Karo mengalami kendala fluktuasi produktivitas jeruk siam sehingga mengindikasikan adanya suatu risiko. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis tingkat risiko pada jeruk siam, mengidentifikasi sumber-sumber risiko prioritas penanganan dan menganalisis tindakan untuk mengendalikan risiko yang dapat dilakukan petani jeruk siam. Analisis risiko menggunakan metode FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) dan Fishbone Diagrams. Analisis ini dapat membantu dalam pemilihan tindakan alternatif. Hasil penelitian yang diperoleh pada jeruk siam di Kabupaten Karo terdapat 12 risiko yang menjadi prioritas penanganan. Proses identifikasi penyebab risiko prioritas menggunakan diagram sebab-akibat dengan merinci penyebab kegagalan risiko yang meliputi keadaan alam, hama dan penyakit tanaman jeruk, serta lingkungan bisnis. Alternatif strategi yang dapat dilakukan, pertama, petani jeruk seharusnya melakukan sanitasi lahan dan memasang perangkap lalat buah. Kedua, petani perlu menerapkan pupuk organik hasil fermentasi dan melakukan perawatan tanaman. Ketiga petani seharusnya bergabung dengan kelompok tani untuk memperoleh informasi pasar.
Keyword: diagram tulang ikan, FMEA, risiko produksi

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