Judul: Kajian Pembuatan dan Sifat-sifat Sirup Gula Palma
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempelajari sifat fisik dan sifat kimia sirup gula merah dengan bahan baku yang berbeda, yaitu nira aren, nira kelapa, gula merah aren dan gula merah kelapa. Kemudian dilakukan perbandingan sirup gula merah dengan bahan baku berbeda tersebut berdasaTkan sifat fisik dan sifat kimia yang diperoleh.
Keyword: 

Judul: Studi komparatif gula merah kelapa dan gula merah aren
Abstrak: berwarna kuning sampai coklat tua. Gula merah sudah sangat populer bagi kebanyakan masyarakat Indonesia, terutama bagi ibu-ibu rumah tangga. Saat ini di masyarakat kita berkembang anggapan bahwa gula merah aren lebih baik daripada gula merah kelapa. Oleh karena itu penelitian ini ingin membuktikan secara analisa lab, apakah anggapan masyarakat tersebut benar atau tidak. Dalam penelitian ini akan dipelajari tentang (1) karakteristik nira dan gula. merah berdasarkan pengetahuan dan pengalaman petani dan pengrajin. (2) sifat- sifat nira aren dan nira kelapa secara analisa lab, sehingga dapat dibandingkan antara dua jenis nira tersebut. (3) sifat-sifat gula merah dari nira aren dan nira kelapa, sehingga dapat dibandingkan antara dua jenis gula merah tersebut. Disamping itu juga akan dipelajari secara langsung dari proses penyadapan sampai proses pembuatan gula merah dan hal-hal yang mempengaruhi karakteristik gula merah. Sampel nira dan gula merah aren diambil dari Desa Cikancana, Cianjur, sedangkan sampel nira dan gula merah kelapa diambil dari Kecamatan Surade, Jampang kulon. Sampel yang diambil berupa nira segar dan asam serta gula merah dari nira segar dan asam. Untuk analisa nira meliputi: kejernihan, aroma dan rasa (metode organoleptik), kotoran (SII, 1979), kekentalan (viscometer), keasaman (pH-meter),total asam tertitrasi (metode Jacobs, 1973) dan total padatan terlarut (refraktometer). Sedangkan untuk analisa gula merah meliputi: total gula pereduksi (metode Lane Eynon), total padatan terlarut (AOAC, 1984), kekerasaaan (metode Larmond, 1970), warna (visual) dan kebasahan (visual). Selain itu juga dilakukan survei dan wawancara dengan pengrajin gula merah di Desa Cikancana, Cianjur. Pengalaman dan pendapat para pengrajin gula merah tersebut dicocokkan dengan hasil analisa laboratorium. Dari segi kejernihan. rasa, dan aroma, nira aren lebih baik dari pada nira kelapa. Dari segi kekentalannya, kekentalan nira kelapa (5.67 m.Pa.s) lebih tinggi dibandingkan dengan nira aren (3.47 m.Pa.s). Hal ini disebabkan karena total padatan terlarut pada nira kelapa lebih tinggi dibandingkan dengan nira aren. Keasaman rata-rata nira kelapa (4.51) lebih tinggi dibandingkan dengan nira aren (4.71). Jadi dari segi keasamannya nira aren lebih baik dibanding dengan nira kelapa. Hasil analisa total asam menunjukkan bahwa nira kelapa mengandung 0.192 % dan nira aren mengandung 0,263 % total asam yang dinyatakan dalam asam asetat. Total padatan terlarut rata-rata nira kelapa (14.13 °Brix) lebih tinggi dibandingkan dengan nira aren (12.58 °Brix). Jadi dari segi total padatan terlarut nira kelapa lebih baik daripada nira aren.
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