Judul: Mempelajari Pengaruh Penambahan Bahan Pengawet dan Perlakuan Panas Terhadap Mutu Minuman Kopi Dalam Kemasan Cup Di PT Garudafood
Abstrak: Kopi merupakan salah satu jenis produk lama yang selalu memperbarui dirinya. Kopi juga merupakan komoditas yang paling banyak diperdagangkan dunia setelah minyak. Produksi kopi global adalah sebesar 7 juta ton per tahun. Produksi ini meliputi pasokan 400 juta cangkir kopi yang diminum oleh para konsumen di dunia setiap tahunnya. Oleh karenanya pengembangan produk kopi baik dari aspek budidaya, pengolahan maupun cara penyajiannya memiliki potensi yang sangat bagus untuk dikembangkan oleh industri pangan. Tujuan penelitian ini adalah mempelajari pengaruh penambahan bahan pengawet dan perlakuan panas terhadap mutu minuman kopi dalam kemasan cup. Pengujian mutu meliputi uji mikrobiologi dan uji organoleptik. Sasaran yang ingin dicapai adalah diperolehnya gambaran mengenai mutu mikrobiologi dan organoleptik dari minuman kopi dalam kemasan cup.
Keyword: 

Judul: Proses pengolahan kopi bubuk (campuran arabika dan robusta) serta perubahan mutunya selama penyimpanan
Abstrak: Kopi merupakan bahan minuman yang tidak saja terkenal di Indonesia tapi juga terkenal di seluruh dunia. Hal ini disebabkan karena kopi, baik dalam bentuk bubuk maupun seduhannya memiliki aroma yang khas yang tidak dimiliki oleh bahan minuman lainnya. Di Indonesia, sebagian kopi bubuk yang dihasilkan adalah berasal dari biji kopi jenis robusta karena biji kopi jenis ini mendominasi perkebunan kopi di Indonesia hingga saat ini karena mempunyai sifat yang lebih unggul dan sangat cepat berkembang. Akan tetapi, kualitas buah dari kopi robusta lebih rendah daripada kopi arabika dengan rendemen kira-kira 22% serta memiliki kandungan kafein yang lebih tinggi dibandingkan dengan kopi arabika dengan rendemen kira-kira 18%. Kandungan kafein kopi robusta yang tinggi yang menyebabkan seduhan kopinya terasa lebih pahit, karena semakin kecil kandungan kafein dalam biji kopi maka akan semakin enak rasa kopi yang dihasilkan. Namun, kopi arabika memiliki rata-rata produksi sedang dengan harga yang relatif lebih tinggi dibandingkan dengan kopi robusta. Selain itu, perubahan sifat fisik dan kimia pada biji kopi juga terjadi pada saat penyangraian. Penggunaan media penyangraian yang berbeda seperti wajan stainless steel dan wajan tanah liat juga dapat mempengaruhi cita rasa dari kopi bubuk yang dihasilkan karena suhu pada saat penyangraian akan mempengaruhi keasaman dari seduhan kopi. Tujuan Penelitian ini adalah mendapatkan perbandingan blending kopi arabika dan robusta serta media penyangraian yang terbaik agar memperoleh aroma dan rasa yang maksimal yang disukai konsumen, mengetahui karakteristik kopi bubuk yang dihasilkan, serta mengetahui pengaruh kemasan yang digunakan, yaitu kertas kraft dan plastik Polypropilen (PP) selama penyimpanan kopi bubuk terbaik yang dihasilkan sebelumnya pada suhu 30oC, 35oC, dan 45oC terhadap perubahan mutunya serta melakukan pendugaan umur simpan dengan metode Arrhenius…
Keyword: Blending, Ground coffee, Stored, Shelf life, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

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