Judul: Mutu madu randu berdasarkan kadar hidroxymethylfurfural (HMF), enzim diastase, gula pereduksi, keasaman serta mikrobiologi pada berbagai cara penurunan kadar air
Abstrak: Secara alami madu Indonesia memiliki kadar air yang cukup tinggi. Hal ini disebabkan oleh kelembaban udara relatif (Rh) di Indonesia yang tinggi (80%) dan sifat higroskopis atau menarik air madu menyebabkan madu matang yang sudah dikeluarkan dari selnya akan segera menarik air dari udara sekelilingnya sampai mencapai keseimbangan. Sebab itu madu yang dipanen akan mempunyai kadar air 19-25%. Kadar air dalam madu akan mempengaruhi keawetan dan kualitas madu karena faktor tersebut akan mempengaruhi terjadinya proses fermentasi pada madu tersebut. Oleh karena itu konsumen dalam hal ini industri lebih memilih madu impor dari pada madu lokal. Hal ini disebabkan oleh kadar air madu impor lebih rendah. Kendala inilah yang menyebabkan madu Indonesia sulit menembus pasaran dunia, padahal iklim tropis Indonesia sangat potensial bagi usaha produksi madu. Cara penurunan kadar air yang dikenal masyarakat adalah dengan pemanasan. Ternyata cara tersebut dapat menurunkan kualitas madu yang dihasilkan, karena dapat meningkatkan kadar Hidroxymethylfurfural (HMF) serta menurunkan aktifitas enzim diastase apabila suhu dan waktu yang digunakan tidak tepat. Tetapi pernanasan juga memiliki kelebihan yaitu dapat mematikan mikroorganisme yang dapat menyebabkan terjadinya fermentasi pada madu. Penelitian ini bertujuan membandingkan mutu madu berdasarkan kadar HMF, aktifitas enzim diastase, gula pereduksi, keasaman serta mikrobiologi (fungi) pada tiga cara penurunan kadar air yang berbeda, yaitu dengan menggunakan dehidrator, dehumidifier dan gabungan dari keduanya. Sebanyak 35 kg madu kapuk randu dengan umur 7 bulan dengan kadar air rata-rata 21,6% dianalisis kadar HMF, aktifitas enzim diastase, gula pereduksi dan mikrobiologi (fungi). Kemudian madu tersebut diturunkan kadar airnya menggunakan ketiga alat tersebut diatas. Setelah kadar air madu masing-masing mencapai 17-18% dilakukan lagi pengamatan terhadap kadar air, HMF, aktifitas enzim diastase, gula pereduksi, keasaman dan mikrobiologi (fungi). Hasil pengamatan menunjukkan bahwa penggunaan alat dehidrator untuk menurunkan kadar air madu dalam penelitian ini dapat meningkatkan kadar HMF dan menurunkan aktivitas enzim diastase, namun dapat membunuh fungi penyebab fermentasi. Pada penggunaan alat dehumidifier meskipun meningkatkan aktivitas enzim diastase, namun meningkatkan kadar HMF dan tidak membunuh fungi yang ada dalam madu....
Keyword: 

Judul: Pengaruh penurunan kadar air dengan menggunakan "Dehumidifier" terhadap mutu madu yang dihasilkan
Abstrak: Kadar air merupakan salah satu faktor yang sangat menentukan kua- litas madu karena mempunyai pengaruh terhadap masa simpannya. Jika madu memiliki kadar air yang tinggi maka akan sangat mudah mengalami fermentasi. Kelembaban udara relatif yang tinggi di Indonesia menyebab- kan madu-madu yang dihasilkan juga memiliki kadar air yang tinggi. Untuk itu perlu dilakukan upaya penurunan kadar air. Proses pemanasan memang dapat menurunkan kadar air madu, na- mun proses ini sangat tidak dianjurkan karena akan menurunkan mutu madu akibat kenaikan kandungan HMF, kerusakan enzim diastase dan juga hilangnya aroma madu. Penggunaan vacuum dehidrator dapat memperke- cil kenaikan HMF namun hasilnya masih belum memuaskan karena tetap terjadi kehilangan komponen aroma yang menyebabkan aroma madu ber- bada dengan aslinya. Penelitian ini bertujuan mempelajari penurunan kadar air madu de- ngan menggunakan "dehumidifier" serta melihat pengaruh penggunaan "dehumidifier" terhadap kualitas madu...
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