Judul: Characteristic on Drying Process of  Chrysanthemum Flowers (Chrysanthemum sp.) as Herbal Tea
Abstrak: Bunga krisan (Chrysanthemum sp) dikenal sebagai bunga seruni di Indonesia. Bunga krisan merupakan produk pertanian yang memiliki potensi untuk dijadikan teh herbal karena mengandung antioksidan yang baik untuk tubuh. Bunga krisan segar mudah rusak karena kadar airnya tinggi sehingga perlu dikeringkan agar tidak cepat rusak dan dapat dikonsumsi sebagai teh herbal. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji karakteristik pengeringan bunga krisan dan penentuan model pengeringan terbaik, mengkaji pengaruh suhu terhadap mutu bunga krisan kering sebagai teh herbal. Bunga krisan kuning yang masih kuncup diperoleh dari petani di daerah Sukabumi, Jawa Barat. Bungan krisan dibersihkan, disortasi dan ditimbang sebanyak 50-60 g untuk masing-masing perlakuan dan kemudian dikeringkan menggunakan pengering tipe model di Laboratorium Teknik Energi Terbarukan, Leuwikopo, Bogor. Sebagai perlakuan adalah suhu pengeringan dengan tiga taraf suhu yaitu 40, 50, dan 60 oC. Selama pengeringan dilakukan pengamatan kadar air setiap 0.5 jam selama 2 jam pertama, kemudian tiap 1 jam dan seterusnya menggunakan metode oven. Penurunan kadar air selama proses pengeringan digambarkan dengan model Henderson-Paris, kurva kadar air basis basah dan basis kering, kurva laju pengeringan. Mutu bunga krisan kering yang diamati meliputi kadar air, kadar abu total, perubahan warna, dan uji hedonik terhadap seduhan teh bunga krisan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa laju pengeringan meningkat dengan semakin tingginya suhu pengeringan. Laju pengeringan bunga krisan pada suhu 40, 50 dan 60 oC sebesar 0.8±0.04 %/jam, 1.4±0.004 %/jam, dan 2.4±0.1 %/jam dari kadar air awal 84.6±0.7%, 87.2±0.9%, dan 86.4±0.8% menjadi kadar air akhir 8.6±0.6%, 9.4±0.4%, dan 9.4±0.8%. Model pengeringan terbaik yang dapat mendeskripsikan karakteristik pengeringan bunga krisan adalah model Henderson-Pabis berdasarkan nilai koefisien determinasi (R2) tertinggi yaitu 0.9923, nilai RMSE terendah 0.026 dan dan galat terendah 0.00012. Hasil analisis bunga krisan kering pada suhu pengeringan 40 oC telah memenuhi syarat mutu yang ditetapkan Farmakope Herbal Indonesia yaitu kadar air sebesar 8.6±0.6% (nilai maksimal 10%) dan kadar abu total sebesar 9.6 ± 0.05% (maksimal 9.8%). Hasil uji hedonik terhadap seduhan teh bunga krisan menunjukkan bahwa rasa dan warna dengan suhu pengeringan 40 oC paling disukai dengan skor rata-rata tertinggi yaitu 3.52 untuk warna teh bunga krisan, dan 3.32 untuk rasa teh bunga krisan.
Keyword: teh herbal

Judul: Pengaruh jenis dan tingkat kemekaran bunga krisan (Chrysanthemum) terhadap mutu minyak atsiri
Abstrak: Bunga krisan (Chrysanthemum) merupakan sumber minyak atsiri yang memiliki prospek cerah untuk dikembangkan. Berbeda dengan minyak atsiri yang dihasilkan oleh bunga pada umumnya, yaitu sebagai bahan baku dalam pembuatan parfum, minyak krisan yang dihasilkan digunakan sebagai campuran dalam pembuatan obat anti serangga dan sebagai penyegar ruangan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui rendemen tertinggi dari minyak krisan, mengetahui komponen bioaktif yang terkandung dalam minyak krisan, serta mengetahui pengaruh jenis dan tingkat kemekaran bunga krisan terhadap mutu minyak atsiri yang dihasilkan. Metode yang digunakan untuk mengekstraksi bunga krisan adalah ekstraksi dengan pelarut menguap (heksan). Bunga krisan yang diekstraksi ini terdiri atas dua jenis, yaitu Krisan Tunggal dan Krisan Puma, yang dipetik pada tingkat kemekaran yang berbeda, yaitu 25%, 50% dan 75%. Penelitian ini terbagi menjadi dua tahapan proses, Proses pertama bunga diekstrak dengan heksan menghasilkan concrete. Proses kedua, concrete yang dihasilkan dilarutkan dalam alkohol untük mendapatkan absolute. Parameter analisis yang dikaji meliputi rendemen concrete, rendemen absolute, indeks bias dan analisis kromatografi gas serta uji organoleptik. Hasil penelitian ini diolah menggunakan rancangan acak lengakap faktorial dengan dua kali ulangan. Hasil pengujian rendemen concrete tertinggi dihasilkan oleh Krisan Puma pada tingkat kemekaran 50%, yaitu sebesar 0,56% (b/b). Rendemen absolute tertinggi dihasilkan oleh Krisan Puma pada tingkat kemekaran 50%, yaitu sebesar 0,2% (b/b). Nilai indeks bias berhubungan dengan mutu minyak atsiri. Hasil pengujian indeks bias menunjukkan bahwa semua kombinasi perlakuan minyak krisan yang dihasilkan mempunyai mutu yang baik. Mutu minyak krisan terbaik dihasilkan oleh Krisan jenis Tunggal pada kemekaran 50%. Komponen yang terkandung dalam minyak krisan terdiri dari cinerin 1, jasmolin I dan pyrethrin I. Cinerin I tertinggi dihasilkan oleh Krisan Tunggal pada kemekaran 25%, yaitu sebesar 0,02%. Jasmolin I tertinggi dihasilkan oleh Krisan Puma pada kemekaran 75%, yaitu sebesar 0.07%. Pyrethrin I tertinggi dihasilkan oleh Krisan Tunggal pada kemekaran 75%, yaitu sebesar 0,04%. Uji organoleptik yang dilakukan terhadap minyak krisan meliputi kegemaran, warna dan aroma. Organoleptik kegemaran tertinggi dihasilkan oleh Krisan Tunggal pada kemekaran 75%, yaitu sebesar 3,75%. Organoleptik warna tertinggi dihasilkan oleh Krisan Tunggal pada kemekaran 25%, yaitu sebesar 4,05%. Organoleptik aroma tertinggi dihasilkan oleh Krisan Tunggal pada kemekaran 75%, yaitu sebesar 3,75%. Mutu minyak krisan terbaik dihasilkan oleh Krisan jenis Tunggal pada kemekaran 75%. Hal ini berdasarkan parameter pyrethrin tertinggi yang didukung oleh parameter organoleptik kegemaran dan aroma
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