Judul: Mempelajari pengawetan jamur mutiara (pleurotus ostreatus) dengan iradiasi gamma dari Co-60
Abstrak: Jamur Mutiara (Pleurotus ostreatus) adalah jamur yang dapat dimakan dan termasuk golongan "mushroom". Seperti jenis jamur lainnya, Jamur Mutiara bersifat mudah rusak setelah dipanen. Jamur ini baru dibudidayakan di Indonesia, sehingga penanganan pasca panen untuk memperpanjang masa simpannya belum banyak dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh perlakuan iradiasi gamma terhadap daya awet, komposisi ki- mia dan nilai organoleptik Jamur Mutiara segar dalam beberapa pengemas yang disimpan pada suhu 4°C. Dosis iradiasi yang digunakan adalah 0, 1, 2 dan 3 kGy. Jenis pangemas yang digunakan adalah (A) kantong polipropilen, (B) mangkok polistiren buse yang dibungkus kantong pоlipropilen dan (C) mangkok polistiren busa yang dibungkus plastik film "crystal clear polyethylene". Pengamatan dilakukan pada minggu 0, 1, 2, 3 dan 4. Dari hasil penelitian, Jamur Mutiara segar dapat diperpanjang umur simpannya dengan perlakuan iradiasi dosis 1, 2 dan 3 kGy yang disimpan pada suhu 4°C sampai tiga minggu. Perlakuan iradiasi tidak berpengaruh terhadap komposisi kimia dan nilai oraganoleptik (warna, aroma, rase dan tekstur) jamur. Analisa kadar air, kadar abu, serat kasar, kadar protein, kadar lemak dan kadar karbohidrat jamur, tidak berbada antara jamur yang tidak diiradiasi dan jamur yang diiradiasi 3 kGy. Demikian pula dengan penilaian organoleptik. PB Unive Perlakuan iradiasi berpengaruh terhadap lame penyim panan. Jamur yang tidak diiradiasi (kontrol), sudah tidak dapat diterima secara organoleptik setelah penyimpanan satu minggu. Jenis pengemas yang digunakan tidak berpengaruh terhadap kadar air, pH, tekstur dan penilaian organoleptik, tetapi berpengaruh terhadap warna (derajat putih). Jamur Jang dikemas dalam mangkok PS + kantong PP memberikan nilai derajat putih yang paling tinggi. Dosis iradiasi tidak berpengaruh terhadap kadar air, pH, tekstur dan penilaian organoleptik, tetapi berpengaruh terhadap derajat putih. Dosis iradiasi 3 kGy memberikan nilai derajat putih yang tertinggi.
Keyword: Lamella, Miselium primer, Miselium sekunder, Nutrition food, Bogor Agricultural University

Judul: Pengaruh iradiasi terhadap daya simpan jamur merang (volvariella volvacea)
Abstrak: Jamur merang (Volvariella volvacea) merupakan jenis jamur pangan yang cukup populer di Indonesia. Jamur ini digemari masyarakat karena rasanya enak serta bergizi tinggi. Diantara jenis jamur yang dikonsumsi, jamur merang memiliki kandungan protein yang tertinggi. Pada dasarnya jamur merupakan bahan pangan yang sangat mudah rusak, sehingga diperlukan penanganan pasca panen untuk memperpanjang masa simpannya. Dalam bidang industri, usaha-usaha yang dilakukan untuk memperpanjang masa simpan jamur merang belum begitu memuaskan, kecuali dalam bentuk pengalengan. Permintaan pasar banyak menghendaki jamur dalam keadaan segar, namun hal ini sukar untuk dipenuhi karena jamur merang hanya tahan disimpan selama 24 jam pada suhu kamar. Teknologi iradiasi merupakan suatu cara yang dapat digunakan untuk mengawetkan bahan pangan dengan menggunakan pancaran energi radiasi yang berasal dari sumber radiasi buatan dan dapat mengurangi kerusakan pada produk- produk pertanian pasca panen. Iradiasi termasuk proses fisika yaitu menggunakan radiasi berenergi tinggi yang dapat menimbulkan ionisasi pada bahan yang dilaluinya. Penelitian ini bertujuan mempelajari pengaruh iradiasi sinar gamma terhadap daya simpan, komposisi kimia, dan nilai organoleptik jamur merang yang disimpan pada suhu (15-18°C) dan dikemas dalam beberapa jenis bahan pengemas. Dosis iradiasi yang digunakan adalah 0, 1, 2, 3, 4, dan 5 kGy. Jenis pengemas yang digunakan adalah (A) kantong PE berlubang. (B) kantong PE tanpa lubang, (C) kantong PP berlubang, (D) kantong PP tanpa lubang, (E) wadah styrofoam + film PE lubang, (F) wadah styrofoam film PE tanpa lubang. Pengamatan dilakukan pada hari ke 0, 2, 4, 6, 8, dan 10 hari. Rancangan percobaan yang digunakan pada penelitian ini adalah Rancang Acak Lengkap Faktorial dengan ulangan sebanyak dua kali dengan model tetap. Dari hasil penelitian didapatkan hasil bahwa perlakuan iradiasi berpengaruh terhadap lama penyimpanan, tetapi tidak berpengaruh terhadap komposisi kimia (kadar air, abu, protein, lemak, dan serat kasar) serta nilai organoleptik sampai batas dosis 3 kGy. Perlakuan iradiasi dengan dosis 13 kGy dan jenis pengemas wadah styrofoam yang dilapisi film polietilen yang berlubang dapat memperpanjang masa simpan jamur merang sampai 8 hari, sedangkan jamur yang tidak diiradiasi hanya dapat bertahan selama 2 hari. Dosis iradiasi tidak berpengaruh terhadap kadar air, protein, pH, tekstur, dan nilai organoleptik tetapi berpengaruh terhadap derajat putih jamur merang. Jamur merang yang diiradiasi dengan dosis 3 kGy memberikan persentase derajat putih yang tertinggi.
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