Judul: Mempelajari Karakteristik Pengeringan Buan Nenas (Ananas comosus L. Merr) Varietas Queen
Abstrak: Nenas (Ananas comosus L. Merr) sudah lama dikenal di Indonesia. Namun buah ini bukanlah merupakan buah asli dari Indonesia melainkan berasal dari Amerika Selatan dan Hindia Barat. Hingga sekarang buah ini telah lama dikenal dan disukai oleh semua masyarakat di Indonesia, baik digunakan sebagai konsumsi buah segar maupun untuk diolah menjadi berbagai jenis produk, misalnya buah nenas kalengan atau selai nenas. Pada tahun 1990 produksi nenas Indonesia sebesar 390,340 ton dan pada tahun 1992 mencapai 375,039 ton. Nenas peka terhadap kerusakan (perishable) dan tidak tahan lama disimpan yaitu sekitar 2 - 4 minggu. Salah satu kegiatan yang dapat memperpanjanq daya simpan buah nenas ini adalah pengeringan. Produk tahan disimpan lebih lama dan memudahkan dalam pengemasan dan pengangkutan, sehingga akan meningkatkan nilai ekonomis buah nenas tersebut. Dengan demikian diperlukan pengetahuan tentang karakteristik pengeringan buah nenas.
Keyword: 

Judul: Rekayasa proses pengeringan untuk produksi buah nenas kering Ananas comosus L.Merr
Abstrak: Buah kering adalah produk makanan olahan yang dibuat dari buah segar yang dikeringkan dengan atau tanpa penambahan gula, garam, bahan makanan lain dan bahan tambahan makanan yang diizinkan. Tujuan penelitian ini adalah menentukan parameter yang optimal dalam pembuatan buah nenas kering. Parameter tersebui meliputi konsentrasi gula, konsentrasi asam sitrat serta asam askorbat yang digunakan. Dipelajari juga kondisi pengeringan untuk memproduksi buah nenas kering yang dapat diterima oleh konsumen. Penelitian ini terdiri dari dua tahap. Pada tahap pertama dilakukan penelitian pendahuluan meliputi pemilihan konsentrasi larutan perendam yang akan digunakan pada penelitian utama dan pemilihan tingkat kematangan buah nenas. Untuk mengetahui tingkat penerimaan konsumen terhadap buah nenas kering maka dilakukan uji organoleptik. Uji organoleptik yang dilakukan dalam penentuan formula terbaik adalah uji hedonik (uji kesukaan) yang meliputi rasa, warna, aroma, kekerasan dan tekstur buah nenas kering. Tahap kedua adalah proses pengeringan nenas yang dilakukan menggunakan tiga tipe pengering. yaitu pengering kabinet (cabinet dryer), pengering fluidisasi (fluidized bed dryer) dan pengering hampa udara (vaccum dryer). Pada penelitian ini nenas yang dikeringkan dipotong dengan ukuran kira- kira 1.5 x 1 x 0,5 cm. Perlakuan penelitian ini meliputi penentuan konsentrasi dan lama perendaman dalam larutan perendam serta jenis pengering dan lamanya pengeringan. Larutan perendam yang terbaik berdasarkan uji organoleptik secara uji hedonik adalah penambahan gula pasir 25°Brix dan asam sitrat 0,275 persen dengan waktu perendaman 48 jam dalam wadah tertutup rapat. Sebelum proses perendaman dalam formulasi tersebut, buah nenas yang sudah dipotong-potong direndam dalam larutan kapur, sulfurisasi dan blansir terlebih dahulu. Alat pengering yang dapat menghasilkan produk terbaik adalah pengering tipe kabinet (cabinet dryer) pada suhu 50°C selama 28 jam. Rendemen yang diperoleh adalah 26.605 persen; kadar air 5,352 (% bk); kadar serat 5,511 (% berat kering): kadar gula 13,236 (brix); kekerasan 3,4 mm per 2,5 g per 5 detik, aktivitas air 0.5i; totai vitamin C 35,378 mg/100 g dan pH 3,329.
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