Judul: Fermentasi spontan cuka aren ( Arenga pinnata, Merr. )
Abstrak: Dari pengamatan terhadap fermentasi spontan cuka aren pada tiga lokasi berbeda di desa Cibogo, Bogor berhasil diamati suksesi mikroflora yang berperan di dalamnya. Terjadi pola suksesi yang sama pada ketiga tong, yaitu khamir dan bakteri telah muncul pada hari pertama fermentasi tetapi selama berlangsungnya fermentasi populasi khamir tidak pernah lebih banyak dari bakteri, bahkan populasi khamir berkurang secara tajam mulai hari kelima dan diakhiri dengan dominasi bakteri. Fermentasi spontan ini dilangsungkan selama tujuh hari untuk menghindari oksidasi lanjut. Penurunan PH terjadi dengan segera karena gula di dalam nira diubah menjadi alkohol yang pada gilirannya. diubah menjadi asam asetat. Kemungkinan besar alkohol tidak hanya dibentuk oleh khamir, tetapi juga oleh bakteri Zymomonas. Namun karena dalam penelitian ini tidak dilakukan penelitian terhadap bakteri tersebut, maka tidak diketahui berapa jumlah gula yang digunakannya. Pada akhir fermentasi tersisa gula sebanyak 2,2-3,4%. Alkohol sendiri tidak pernah dijumpai dalam jumlah banyak karena setiap kali terbentuk segera pula diubah oleh bakteri asam asetat menjadi asam asetat.
Keyword: 

Judul: Produksi Bioetanol Dari Nira Aren (Arenga Pinnata Merr) Oleh Dry Yeast Saccharomyces Cerevisiae
Abstrak: Peningkatan jumlah konsumsi minyak bumi tidak diimbangi dengan peningkatan produksi minyak bumi, sehingga diperlukan sumber energi alternatif lain yang dapat menyubstitusi minyak bumi, seperti bioetanol. Kandungan gula pada nira aren sebesar 16-18%, sehingga berpotensi untuk dijadikan bahan baku pembuatan etanol. Saccharomyces cerevisiae dapat digunakan untuk mengonversi glukosa menjadi bioetanol. Konsentrasi gula dan penambahan inokulum dapat mempengaruhi rendemen bioetanol yang dihasilkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh konsentrasi gula awal S1, S2, dan S3, serta penambahan inokulum 5%, 10%, dan 15% (v/v) untuk menghasilkan kadar etanol tertinggi. Fermentasi dilakukan selama 48 jam dan analisis produk diukur setiap 12 jam. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsentrasi penambahan inokulum terbaik adalah 15% (v/v), sedangkan perlakuan gula S1 (18.6%) merupakan konsentrasi terbaik untuk pertumbuhan Saccharomyces cerevisiae dengan produksi etanol sebesar 6.14±0.13% (b/v), Xmaks 36.40±3.32 g/L, persentase konversi substrat 99.75%, Yp/s sebesar 0.47±0.01 g etanol/g substrat, Yx/s 0.11±0.0 g sel/g substrat, Yp/x sebesar 4.30±0.02 g etanol/g sel, qp sebesar 0.10 gP/g sel.jam, dan qs sebesar 0.22 g S/g sel.jam.
Keyword: Bioetanol, fermentasi, nira aren, Saccharomyces cerevisiae

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