Judul: Karakterisasi Adsorben sebagai Media Pada Enfeurasi Bunga Sedap Malam (Polianthes tuberose L.)
Abstrak: Adsorben merupakan bahan atau media yang digunakan untuk mengadsorbsi suatu senyawa yang salah satunya berasal dari lemak hewani atau nabati bahkan campuran dari keduanya. Cara untuk mengekstrak minyak atsiri dari bunga menggunakan lemak dingin sebagai adsorben dikenal dengan metode enfleurasi. Keberhasilan enfieurasi yang diharapkan adalah menghasilkan rendemen yang tinggi, bau minyak atsiri yang asli bunga (alamiah) dan tidak mengandung komponen lain selain minyak atsiri yang diekstrak. Hal ini ditentukan oleh berbagai faktor antara lain media pengadsorbsi, kualitas bunga yang akan diekstrak dan kondisi proses selama enfleurasi berJangsung. Media pengadsorbsi yang baik adalah memiliki karakteristik tidak berbau, berwarna putih seragam, konsistensi medium (tidak keras dan tidak lunak), tidak mengandung air, mengandung asam lemak bebas dalam jumlah yang kecil, memiliki titik cair dan bilangan lod tertentu.
Keyword: 

Judul: Pengaruh kombinasi adsorben dan lama pergantian bunga Sedap Malam pada proses Enfleurasi terhadap rendemen dan mutu Minyak Bunga Sedap Malam (Polianthes tuberose Linn)
Abstrak: Indonesia memiliki potensi minyak atsiri yang sangat besar. Indonesia memiliki sedikitnya 40 dari 80 jenis minyak atsiri yang diperdagangkan di dunia. Minyak atsiri dapat diperoleh dari tanaman dan hewan. Tetapi yang banyak dikembangkan di Indonesia adalah yang berasal dari tanaman. Bagian tanaman yang dapat diekstrak untuk diambil minyak atsirinya adalah akar, batang, kulit, daun, bunga, dan biji. Bunga yang banyak digunakan sebagai sumber minyak atsiri antara lain mawar, melati, sedap malam, kenanga, cempaka, dan lavender. Bunga sedap malam merupakan salah satu sumber minyak atsiri yang bernilai sangat tinggi. Namun, di Indonesia pemanfaatannya masih lebih banyak digunakan untuk bunga potong. Sentra pertanaman sedap malam di Indonesia adalah Jawa Barat (Cianjur, Ciamis, Garut, Kuningan, Sukabumi, Subang, dan Tasikmalaya), Jawa Tengah (Ambarawa, Semarang, dan Magelang), dan Jirwa Timur (Pasuruan), serta Sumatera Utara (Brastagi). (Insti Minyak atsiri dari bunga sedap malam dapat diekstrak dengan menggunakan pelarut ataupun enfleurasi. Teknik enfleurasi menghasilkan rendemen yang lebih tinggi dan kualitas yang lebih baik. Enfleurasi merupakan proses ekstraksi minyak atsiri dengan menggunakan lemak padat sebagai media adsorben. Lemak yang terbaik yang menghasilkan rendemen paling tinggi adalah campuran lemak sapi dengan lemak babi (1:2). Agar proses enfleurasi dapat diterapkan di Indonesia yang mayoritas penduduknya adalah Muslim, maka penelitian ini bertujuan untuk mengetahui rendemen enfleurasi bunga sedap malam varietas ganda dengan menggunakan jenis campuran adsorben lain yakni lemak sapi dan minyak jagung serta pengaruhnya terhadap mutu minyak bunga sedap malam yang dihasilkan melalui uji fisiko-kimia. Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahap yakni penanganan bahan baku lemak sapi, pembuatan adsorben dari lemak sapi dan minyak jagung (100:0, 90:10, 80:20, 70:30, dan 60:40), karakterisasi adsorben (titik cair, bilangan asam, dan bilangan iod) dan aplikasinya pada proses enfleurasi bunga sedap malam, pemilihan adsorben, aplikasi pada proses enfleurasi berdasarkan lama pergantian bunga (24 jam dan 48 jam), serta analisa fisiko-kimia minyak bunga sedap malam hasil enfleurasi (indeks bias dan gas chromatography). Hasil analisa varian titik cair adsorben, dapat diketahui bahwa penambahan minyak jagung ke dalam lemak sapi tidak berpengaruh nyata (secara signifikan) terhadap perubahan titik cair adsorben. Hasil analisa varian kadar Free Fatty Acid (FFA)) juga menyatakan hal yang sama, bahwa penambahan minyak jagung ke dalam lemak sapi tidak berpengaruh nyata (secara signifikan) terhadap perubahan kadar FFA adsorben. Sedangkan hasil analisa carian bilangan iod adsorben menyatakan bahwa panambahan minyak jagung ke dalam lemak sapi terdapat satu kombinasi yang berpengaruh nyata terhadap perubahan bilangan iod adsorben. sampel Al dan A2 tidak berbeda nyata secaга signifikan, begitu pula sampel A4 dan A5…dst gri Hasil percobaan enfleurasi kepada kelima sampel adsorben menghasilkan rendemen berturut- furut dari Al hingga A5 adalah 0,098%, 0,099%, 0,093%, 0,02%, dan 0,05%. Pada sampel A1. A2, dan A3 minyak bunga sedap malam yang dihasilkan masih mengandung banyak lemak yang terbawa dalam ekstrait sehingga masih bercampur pada minyak bunga sedap malam. Adanya lemak ini membuat minyak menjadi padat pada suhu kamar. Sedangkan pada sampel A4 dan A5, tidak terdapat lemak, sehingga bentuknya tetap kental pada suhu kamar.
Keyword: Polianthes tuberose Linn, Tallow, Corn oil, Enleurage

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