Judul: Mempelajari Karakteristik Pengeringan Kemiri (Aleurites moluccana, Wild)
Abstrak: Kemiri (Aleuriies moluccanq WiiId) merupakan salah satu tanaman yang bermanfaat bagi kehidupan manusia karena tanaman ini bermanfaat untuli rumah tangga, industri pangan, kosmetika, farmasi serta kimia. Tanamannya sendiri bermanfaat sebagai tanaman reboisasi karena iinghgan perakarannya yang luas dan dalam. Penanganan pasca panen kemiri merupakan faktor yang penting dan perlu diperhatikan untuk mendapatkan mutu biji kemiri kupas yang baik. Pengeringan merupakan salah satu aspek penting dalam penanganan pasca panen kemiri karena dapat memperpanjang masa simpan dan mencegah kerusakan oleh mikrobiologi selama penyimpanan.
Keyword: 

Judul: Pengaruh perlakuan pendahuluan terhadap keutuhan biji dan rendeman minyak kemiri (Aleurites moluecana, Wild)
Abstrak: Penelitian ini dilatarbelakangi oleh adanya peningkatan permintaan terhadap komoditas kemiri seiring dengan pertambahan penduduk Kebutuhan tersebut diperkirakan dapat dipenuhi dengan penggunaan cara pengupasan dengan bantuan mekanis. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui dan melihat perbedaan sifat fisik (diameter, ketebalan kulit dan kekuatan tekan tempurung) dan pengaruh perlakuan prakondisi (perebusan dan pengovenan dengan kombinasi perendaman dan penirisan) terhadap keutuhan biji dan rendemen minyak kemiri yang dihasilkan. Hasil penelitian pendahuluan menunjukkan bahwa sifat fisik kemiri memberi pengaruh terhadap keutuhan biji kemiri setelah pengupasan. Berdasarkan sebaran normal, standar deviasi dan persentase (%) di atas rata-rata dari hasil perhitungan diameter tersebut diketahui bahwa kemiri yang berbentuk jantan dengan diameter lebih besar dari 27,43 mm dikategorikan sebagai kemiri jantan dengan diameter yang berukuran besar, apabila lebih kecil maka dikategorikan sebagai diameter yang berukuran kecil Demikian juga halnya dengan kemiri berbentuk betina dengan diameter lebih besar dari 28,87mm dikategorikan sebagai kemiri betina dengan diameter yang berukuran besar, apabila lebih kecil maka dikategorikan sebagai diameter yang berukuran kecil. Perbedaan ukuran memberikan pengaruh yang sangat nyata terhadap kekuatan tekan tempurung, biji kemiri yang berukuran besar lebih mudah dipecah dibandingkan biji kemiri yang berukuran kecil. Hal ini ditunjukkan dengan rata- rata kekuatan yang diperlukan untuk memecah biji kemiri lebih sedikit, yaitu sebesar 8,12 kgf untuk kemiri berukuran besar dan 8,45 kgf untuk kemiri yang berukuran kecil. Rata-rata kekuatan tekan tempurung biji kemiri berbentuk betina besar, betina kecil, jantan besar dan jantan kecil masing- masing 8,03 kgf, 8,40 kgf, 8,20 kgf dan 8,50 kgf. Rata-rata ketebalan kulit biji berbentuk jantan dan betina masing-masing 0,29 mm dan 0,31mm. Berdasarkan penelitian pendahuluan maka kemiri yang digunakan pada penelitian utama adalah bentuk kemiri betina dengan ukuran besar karena selain memiliki diameter yang besar, kekuatan tekan tempurung yang kecil dan juga merupakan populasi (%) terbanyak. Perlakuan perebusan dan perendaman memberikan pengaruh terhadap keutuhan biji kemiri. Rata-rata keutuhan terbesar 47% pada perlakuan perebusan dengan lama perebusan dan perendaman 4 jam, 30 menit dan rata-rata keutuhan terkecil 17,5% pada lama perebusan dan perendaman 1 jam, 10 menit.
Keyword: Aleurites moluccana, Wild, Candlenuts, candlenut oil

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