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 varietas, derajat kemekaran dan waktu penyimpanan konvensional terhadap mutu kesegaran jenis bunga potong krisan (Chrysanthemum morifolium R.)
Abstrak: Pertumbuhan pariwisata di Indonesia menyebabkan permintaan terhadap bunga krisan menunjukkan peningkatan. Untuk mengimbangi permintaan konsumen tersebut, negara kita mengimpor dari negara lain senilai 40,68 ribu USD (Soerojo, 1992). Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan karakter mutu kesegaran bunga krisan selama masa peragaan pada varietas dan derajat kemekaran yang berbeda sehingga diharapkan hasil yang diperoleh dapat dimanfaatkan oleh petani, pedagang dan konsumen. Prosedur analisis penelitian ini meliputi parameter fisiologis yang terdiri dari pola respirasi dan persentase kelayuan; parameter fisik yang terdiri dari persentase kerusakan mekanis, persentase kemekaran dan analisa warna fisik, parameter kimia yaitu volume penyerapan larutan holding; parameter mikrobilogis yaitu total koloni bakteri, serta parameter organoleptik yang terdiri dari warna, penampakan dan kegemaran. Rancangan percobaan yang digunakan yaitu rancangan acak lengkap (RAL) faktorial dengan tiga faktor dan dua kali ulangan dilanjutkan dengan uji lanjut Duncan's Multiple Range Test (DMRT). Faktor-faktor tersebut adalah (1) Jenis Bunga Bunga Krisan Putih dan Bunga Krisan Kuning (2) Derajat Kemekaran 25, 50 dan 75 persen mekar (3) Waktu Penyimpanan: 0, 1, 2 dan 3 hari. Pola respirasi berhubungan dengan metabolisme dalam tubuh bunga. Laju respirasi yang optimal menyebabkan metabolisme yang berlangsung optimal sehingga kesegaran bunga juga optimal. Dari grafik laju respirasi O₂ diperoleh bahwa puncak laju respirasi terjadi pada hari ke-3 dan hari ke-9. Parameter mikrobiologis memberikan kombinasi perlakuan yang signifikan. Kombinasi perlakuan terbaik menurut parameter mikrobiologis adalah kombinasi perlakuan jenis bunga krisan aster berwarna kuning. dipetik pada derajat kemekaran 25% mekar dan disimpan dalam ventilation and evaporation cooling room selama satu hari (A2B1C2) dengan total koloni bakteri terkecil yaitu 4,50 X 10 koloni/ml. Berdasarkan grafik persentase kelayuan diperoleh bahwa perlakuan jenis bunga krisan aster berwarna kuning, dipetik pada derajat kemekaran 25% rekar dan disimpan dalam ventilation and evaporation cooling room selama satu hari (A2B1C2) merupakan kombinasi perlakuan terbaik dengan kecenderungan persen layu yang rendah. Persentase kelayuan pada hari ke-9 menunjukkan perlakuan yang signifikan dimana perlakuan B1 menunjukkan persen layu yang terkecil yaitu 30,46 persen. Parameter organoleptik terhadap warna mendukung parameter mikrobiologis yaitu kombinasi perlakuan yang menunjukkan signifikan dengan kombinasi perlakuan A2C2 yang terbaik dengan nilai terbesar yaitu 4,00. Berdasarkan parameter fisik persentase kemekaran terlihat bahwa perlakuan C2 merupakan perlakuan terbaik dengan nilai terkecil yaitu 72,33 persen. Berdasarkan grafik hasil pengamatan parameter organoleptik kegemaran terlihat bahwa perlakuan jenis bunga krisan aster berwarna kuning, dipetik pada derajat kemekaran 25% mekar dan disimpan dalam ventilation and evaporation cooling room selama satu hari (A2B1C2) merupakan kombinasi perlakuan terbaik dengan kecenderungan nilai terbesar. Jadi dari hasil rekapitulasi perlakuan terbaik dapat disimpulkan bahwa perlakuan jenis bunga krisan aster berwarna kuning, dipetik pada derajat kemekaran 25% mekar dan disimpan dalam ventilation and evaporation cooling room selama satu hari (A2B1C2) merupakan kombinasi perlakuan terbaik dalam penelitian ini karena memberikan rangking pertama berdasarkan parameter total koloni bakteri, parameter kelainan fisiologi kelayuan dan parameter organoleptik kegemaran.
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