Judul: Analisis Kelayakan Pengusahaan Tempe Higienis (studi Kasus : Rumah Tempe Bapak Munawir di Kecamatan Cibungbulang, Kabupaten Bogor
Abstrak: Tempe merupakan makanan khas Indonesia. Saat ini, mayoritas pengrajin membuat tempe masih menggunakan cara yang konvensional, sehingga tempe yang dihasilkan kurang berkualitas. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji kelayakan aspek non finansial dan aspek finansial dalam merencanakan usaha pembutan tempe higienis. Pengambilan data dilakukan dengan metode purposive sampling, dengan kriteria pengrajin yang masih mengunakan cara konvensial dalam memproduksi tempe. Hasil penelitian menunjukan bahwa rencana pembuatan tempe higienis akan memberikan keuntungan. Perusahaan dapat menghasilkan NPV sebesar Rp 413 469 177 dengan IRR 53.62 persen, net B/C 3.51 dan payback period selama 2.77 tahun. Hasil analisis sensitvitas menunjukan bahwa bisnis lebih sensitif terhadap penurunan jumlah produksi. Analisis switching value menunjukan hasil batas maksimum kenaikan harga bahan baku kedelai sebesar 55.75 pesen dan penurunan jumlah produksi sebesar 49.32 persen.
Keyword: hygienic tempe, planning, sensitivity, switching value

Judul: Kajian Peluang Penerapan Produksi Bersih Pada Industri Tempe (Studi Kasus : Rumah Tempe Indonesia, Bogor, Jawa Barat).
Abstrak: Kajian peluang penerapan produksi bersih pada industri tempe perlu dilakukan agar limbah yang tercipta dapat direduksi dan dimanfaatkan pada industri tempe. Tujuan penelitian ini yaitu mengkaji peluang penerapan produksi bersih pada industri tempe melalui identifikasi aliran material dan aliran energi, analisis kelayakan alternatif produksi bersih secara teknis, finansial dan lingkungan serta menentukan prioritas peluang penerapan penerapan produksi bersih. Metode penelitian terdiri dari quick scan, identifikasi aliran material dan aliran energi, analisis alternatif peluang penerapan produksi bersih, analisis kelayakan dari aspek teknis, finansial ( Pay Back Period dan B/C ratio) dan lingkungan. Pemilihan prioritas peluang produksi bersih yang akan digunakan dengan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE). Proses pengolahan yang dilakukan di dalam produksi yaitu proses perendaman, perebusan, pemecahan kedelai, pemisahan kulit ari dan lembaga, pencucian, pendinginan, peragian dan pengemasan. Skala produksi pada studi kasus ini sebesar 250 Kg kedelai per hari dan menghasilkan 393,176 Kg Tempe. Hasil dari proses produksi tempe ini menghasilkan limbah cair sebanyak 3597,5 L dan limbah padat berupa kulit ari dan lembaga sebanyak 142,824 Kg. Alternatif peluang produksi bersih yaitu (1) Good House Keeping (B/C ratio 1,17 dan PBP 2,02 tahun), (2) penggunaan mesin Huller (B/C ratio 4,01 dan PBP 1,38 tahun), (3) tepung kulit ari kedelai (B/C ratio 1,67 dan PBP 2,37 bulan), dan (4) Water Recycle (B/C ratio 4,22 dan PBP 6,28 bulan). Penilaian prioritas peluang produksi bersih yang akan digunakan dengan MPE menunjukkan bahwa prioritas pertama yaitu Good House Keeping dengan penggunaan mesin High Pressure Cleaner.
Keyword: Produksi Bersih, Kedelai, B/C ratio, Metode Perbandingan Eksponensial (MPE)., Produksi Bersih, Kedelai, B/C ratio, Metode Perbandingan Eksponensial (MPE)

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