Judul: Pengamatan kualitas susu pasteurisasi di DKI Jakarta, Bogor dan Bandung
Abstrak: Susu pasteurisasi adalah produk olahan susu yang mempunyai bentuk dan rasa seperti susu segar dengan masa simpan lebih lama. ...
Keyword: Milk, Pasteuration

Judul: Pengendalian Mutu Pada Industri Susu Pasteurisasi: Studi Kasus Di Pi Indomilk, Jakarta
Abstrak: Susu pasteurisasi merupakan komoditi bisnis yang sangat menguntungkan, sehingga banyak industri pengolahan susu di Indonesia yang memproduksi susu ini. Banyaknya kompetitor / pesaing ini menuntut adanya keunggulan mutu dari tiap industri pengolahan susu untuk tetap bertahan dan berkompetisi memperebutkan pasar. PI Indomilk, Jakarta, salah satu produsen susu pasteurisasi terbesar di Indonesia me1akukan pengendalian mutu yang baik untuk menjamin mutu produk susu pasteurisasi yang dihasilkannya tidak saja unggul tetapi yang lebih penting aman dikonsumsi. Studi kasus ini bertujuan untuk mengetahui parameter mutu utama susu pasteurisasi, mempe1ajari faktor-faktor yang berpengaruh pada mutu susu pasteurisasi dan membuat analisis statistika pengendalian mutu terhadap beberapa parameter mutu susu pasteurisasi. Data yang dikumpulkan adalah faktor-faktor yang mempengaruhi mutu susu pasteurisasi, kadar bahan kering, jumlah mikroba dan jumlah koliform. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mutu susu pasteurisasi secara umum dipengaruhi oleh faktor bahan baku, metode, mesin atau peralatan, pemeriksaan 8tm' pengawasan dan manajemen. Analisis mutu kadar bahan kering menunjukkan, rata-rata kadar bahan kering susu pasteurisasi coklat dan plain, masing-masing 19,23% (s=0,71) dan 12,52% (s=0,31) dan produk susu pasteurisasi coklat yang memenuhi batas spesifikasi adalah 45-67% dan susu pasteurisasi plain yang memenuhi batas spesifikasi sebesar 59-79%. Dari analisis mutu mikrobiologis menunjukkan rata-rata jumlah mikroba susu pasteurisasi coklat dan plain, berturut-turut 654,7 CFUiml (s=1016,3) dan 1185,7 CFU/ml (s=1488,1) dan semua susu pasteurisasi coklat maupun susu pasteurisasi plain berada dalam batas spesifikasi. Namun demikian, nilai rata-rata jumlah mikroba susu pasteurisasi coklat dan susu pasteurisasi plain masih jauh di bawah jumlah mikroba susu pasteurisasi dengan pemanasan minimum yang dibutuhkan untuk membunuh kuman patogen. Untuk menjamin dan mencapai mutu susu pasteurisasi yang sesuai dengan standar yang berlaku perlu dilakukan evaluasi terhadap hasil laporan mutu, sehingga bias terhadap standar mutu yang ditetapkan dapat segera diketahui dan diperbaiki. Khusus untuk mengendalikan kadar bahan kering perlu diperhatikan ketepatan formulasi dan standar penerimaan kadar bahan kering susu segar, sehingga kadar bahan kering susu pasteurisasi yang dihasilkan dapat memenuhi standar yang ditetapkan.
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