Judul: Kajian Susut Pasca Panen dan Pengaruh Kadar Air Gabah Terhadap Mutu Beras Giling Varietas Ciherang (Studi Kasus di Kecamatan Telagasari, Kabupaten Karawang)
Abstrak: Beras varietas Ciherang merupakan salah satu beras varietas unggul, namun dalam pemasarannya beras ini belum banyak dikenal oleh masyarakat banyak. Hal ini disebabkan karena beras Ciherang biasa dipasarkan tanpa merek. Beras varietas Ciherang ini banyak ditanam di daerah Karawang, Jawa Barat dikarenakan iklim dan keadaan tanah yang cocok untuk pertumbuhan beras varietas Ciherang ini. Salah satu daerah yang menanam beras varietas Ciherang ini adalah Kecamatan Telagasari, yang terletak di Kabupaten Karawang. Keberhasilan dari upaya peningkatan produksi beras selain dengan upaya pembudidayaan dan perluasan lahan, juga sangat dipengaruhi oleh jumlah loss atau susut yang terjadi mulai dari pemanenan padi hingga penggilingan gabah menjadi beras. Salah satu kendala besar yang dihadapi oleh petani adalah masih tingginya loss pasca panen. Apabila kita dapat menekan jumlah loss yang terjadi selama pasca pemanenan, maka produktivitas beras secara nasional juga akan meningkat dan hal ini dapat memberikan keuntungan bagi berbagai pihak, mulai dari petani, masyarakat, juga pemerintah. Oleh sebab itu peneliti mencoba untuk menganalisis susut pasca panen yang terjadi di Kecamatan Telagasari, Kabupaten Karawang. Berdasarkan hasil pengamatan, susut pasca panen yang terjadi di Kecamatan Telagasari adalah sebesar 8%, yang meliputi susut pemanenan sebesar 0.3%, susut perontokan sebesar 4.6%, susut pengeringan sebesar 1.3%, dan susut penggilingan sebesar 1.8% Pada penelitian ini juga dilakukan pengaruh kadar air gabah kering giling terhadap mutu dan rendemen beras yang dihasilkan. Pengujian dilakukan dengan mengkondisikan gabah pada kadar air yang berbeda kemudian digiling dengan metode dan alat yang sama. Berdasarkan pengamatan, gabah dengan kadar air 14% menghasilkan rendemen beras giling dan persentase beras kepala tertinggi dibandingkan gabah dengan kadar air 12% dan 16%. Kekerasan butiran beras akan berbeda bila gabah digiling pada kadar air yang berbeda-beda. Kadar air yang disarankan untuk gabah kering giling yaitu 14%. Bila kadar air gabah lebih atau kurang dari itu maka akan menyebabkan terjadinya penurunan rendemen dan mutu beras giling.
Keyword: 

Judul: Kajian Konfigurasi Mesin Penggilingan Untuk Meningkatkan Rendemen Dan Menekan Susut Penggilingan Pada Beberapa Varietas Padi
Abstrak: Beras merupakan salah satu kebutuhan pokok penduduk Indonesia karena sebagian besar mengkonsumsi nasi sebagai makanan pokok. Salah satu solusi bijak yang bisa ditempuh untuk mengatasi kelangkaan beras adalah dengan memaksimalkan produksi beras dalam negeri dengan cara menekan kehilangan hasil selama pascapanen. Penggilingan padi adalah salah satu tahapan pascapanen padi yang terdiri dari rangkaian beberapa proses dimana proses utamanya adalah pemecahan kulit (husking) dan penyosohan (polishing) untuk mengolah gabah menjadi beras siap konsumsi. Kehilangan hasil di penggilingan tergantung pada penanganan gabah sejak dipanen sampai pengeringan (mutu gabah dan kadar air gabah), kondisi lingkungan (lahan kering/pasang surut), sistem sanitasi penggilingan dan kondisi serta tipe alat mesin penggilingan. Rendemen giling dipengaruhi oleh kualitas gabah, varietas padi, kinerja mesin-mesin yang dipakai dalam proses penggilingan, derajat kematangan, dan konfigurasi mesin penggiling. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji rendemen dan susut giling pada berbagai konfigurasi mesin giling dan varietas padi serta mengamati mutu beras giling. Penelitian lapang dilakukan di Gabungan Kelompok Tani (Gapoktan) Mekartani, Rengasdengklok, Karawang untuk memperoleh data rendemen lapang dan mengamati kondisi penggilingan. Pengukuran rendemen laboratorium dan pengamatan mutu beras dilakukan di Laboratorium Balai Besar Pengembangan Pascapanen Pertanian, Karawang. Metode yang dilakukan adalah padi dengan varietas Ciherang, Hibrida, dan Cibogo digiling menggunakan konfigurasi mesin giling yang terdiri dari: (1) dua kali pecah kulit dan dua kali sosoh (2H-2P), (2) satu kali pecah kulit, satu kali pemisah, dan satu kali sosoh(H-S-P), (3) satu kali pecah kulit, dua kali pemisah dan dua kali sosoh(H-2S-2P). Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak kelompok (RAK) dengan menggunakan tabel anova. Pengujian untuk melihat sejauh mana perbedaan antar perlakuan dilakukan dengan menggunakan Uji Duncan Multiple Range Test (DMRT). Pengamatan akan dilakukan terhadap rendemen giling, susut giling, dan mutu beras. Hasil pengukuran rendemen lapang menunjukkan bahwa rendemen lapang terbesar adalah varietas Cibogo dengan konfigurasi H-2S-2P, yaitu sebesar 67.97%. Untuk varietas Ciherang dan Hibrida, rendemen terbesar adalah dengan konfigurasi H-S-P, yaitu masing-masing sebesar 62.96% dan 62.04%. Rendemen laboratorium tertinggi untuk ketiga varietas adalah dengan konfigurasi H-S-P, yaitu Ciherang, Hibrida, dan Cibogo berturut-turut sebesar 66.35%, 64.83%, dan 69.26%. Hasil susut penggilingan terkecil adalah varietas Ciherang dan Cibogo dengan konfigurasi H-2S-2P sebesar 3.06% dan 1.18%. Susut terendah varietas Hibrida dengan konfigurasi H-S-P sebesar 2.79%. Rata-rata susut terendah adalah konfigurasi H-2S-2P sebesar 2.52% dan varietas Cibogo 1.41%. Hasil analisa sidik ragam menunjukkan bahwa konfigurasi mesin giling tidak berpengaruh terhadap rendemen lapang, rendemen laboratorium, dan susut penggilingan. Namun, varietas memberikan pengaruh terhadap ketiga respon tersebut dengan hasil uji lanjut yang menunjukkan bahwa ketiga varietas menghasilkan perbedaan yang nyata terhadap rendemen lapang, rendemen laboratorium, dan susut penggilingan. Pemutuan beras menunjukkan beras kepala terbesar pada Ciherang dengan konfigurasi H-S-P (79.96%). Derajat sosoh terbesar adalah varietas Hibrida dengan konfigurasi H-2S-2P (100%). Hasil penilaian menggunakan skala pembobotan menunjukkan bahwa varietas Cibogo dengan konfigurasi H-2S-2P adalah yang terbaik ditinjau dari segi rendemen penggilingan, susut penggilingan, dan mutu berasnya.
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