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: Kajian Proses Produski Minyak Atsiri Bunga Sedap Malam Tunggal (Polianthes tuberose var glacilis) dengan Metoda Enfleurasi
Abstrak: Minyak atsiri merupakan salah satu produk agroindustri yang prospektif untuk dikembangkan. Bunga sedap malam banyak dibudidayakan di Indonesia dan selama ini hanya dimanfaatkan sebagai bunga potong. Bunga ini terutama yang bermahkota tunggal memiliki bau wangi yang lebih tinggi bila dibandingkan dengan jenis lainnya sehingga sangat potensial untuk dikembangkan sebagai sumber minyak atsiri. Minyak atsiri yang dihasilkan dari tanaman ini banyak digunakan sebagai bahan baku pewangi parfum bermutu tinggi. Minyak sedap malam dapat diekstraksi dengan proses enjleurasi yaitu proses pengambilan minyak atsiri dengan menggunakan lemak sebagai adsorben. Lemak terbaik yang digunakan pada proses ini adalah satu bagian lemak sapi dan dua bagian lemak babi. Agar proses enjleurasi dapat diterapkan di Indonesia yang penduduknya mayoritas muslim maka penelitian ini bertujuan untuk mendapat jenis lemak lain sebagai pengadsorbsi dan menentukan frekuensi pergantian bunga yang optimal untuk menghasilkan rendemen dan mutu minyak sedap malam tunggal yang baik.
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