Judul: Pengaruh Penggunaan Pengeringan, Asam Peroksiasetat, Fumigasi, dan Iradiasi terhadap Nilai Cemaran Mikroba pada Rempah.
Abstrak: Rempah merupakan bahan yang tinggi nilai cemaran mikrobanya. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan metode yang efektif untuk menurunkan nilai cemaran APC, yeast mould, dan Enterobacteriaceae pada rempah kunyit, jahe, ketumbar, dan merica. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengeringan, fumigasi fosfin, asam peroksiasetat, dan iradiasi. Metode yang efektif untuk menurunkan nilai cemaran mikroba pada sampel kunyit adalah iradiasi dengan dosis 5 kGy, pada sampel jahe adalah iradiasi dengan dosis 6 kGy, pada sampel ketumbar adalah iradiasi dengan dosis 4 kGy, dan pada sampel merica adalah iradiasi dengan dosis 5 kGy. Pengeringan tidak menurunkan nilai cemaran mikroba, asam peroksiasetat menurunkan nilai APC dan yeast mould, serta fumigasi dapat menurunkan nilai cemaran yeast mould.
Keyword: APC, Enterobacteriaceae, iradiasi, rempah, yeast mould

Judul: Kajian pengaruh penambahan effective microorganisms 4 (EM 4) dan penggunaan sistem aerasi buatan terhadap laju dekomposisi dan mutu kompos
Abstrak: Penggunaan bahan-bahan kimia dalam kegiatan pertanian di Indonesia, seperti pupuk anorganik (buatan) secara terus menerus dan dalam jumlah yang relatif besar akan berdampak pada penurunan kesuburan tanah, dan menurunkan daya dukung lingkungan. Selain itu penggunaan pupuk buatan saja pada saat ini bukanlah pilihan yang tepat, mengingat harganya yang relatif lebih mahal karena sebagian masih impor dan juga karena adanya pencabutan subsidi pupuk oleh pemerintah. Pertanian organik dapat dijadikan sebagai salah satu teknologi alternatif, karena memanfaatkan limbah organik menjadi pupuk organik seperti kompos yang dapat memperbaiki sifat fisik, kimia, dan biologi tanah. Selain itu akan lebih menghemat devisa negara dari keharusan untuk mengimpor pupuk dan juga membuka lapangan pekerjaan baru. Salah satu metode yang digunakan dalam pertanian organik adalah dengan memanfaatkan mikroorganisme. Mikroorganisme yang kini banyak dipasarkan dan digunakan oleh petani di Indonesia adalah EM4. Namun kefektivan mikroorganisme tersebut masih menjadi pertanyaan beberapa ahli mikroorganisme tanah terutama di Jepang. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji pengaruh penambahan EM4 dan penggunaan sistem aerasi buatan terhadap kecepatan pengomposan dan mutu kompos yang dihasilkan. Dalam melaksanakan penelitian ini, digunakan rancangan acak lengkap faktorial sebagai rancangan percobaannya dengan 2 kali ulangan. Perlakuan yang diberikan adalah penambahan EM4 dengan konsentrasi 0.5% steril (v/w) (M1), 0.5% (v/w) (M2), 0.1% (v/w) (M3) serta penggunaan sistem aerasi yang terdiri dari sistem aerasi alami (A1), dan sistem aerasi buatan (A2). ...
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