Judul: Kajian sifat fisiko-kimia jamur tiram (Pleurotus ostreatus) kering beku
Abstrak: Jamur atau mushroom merupakan produk pangan yang telah dikenal sejak dulu dengan kandungan gizi yang tinggi dan berkhasiat sebagai penyembuh beberapa penyakit. Beberapa jenis jamur yang dijadikan bahan pangan adalah jamur merang (Volvariella volvacea), jamur kuping (Auricularia polytricha), jamur champignon (Agaricus bisporus) dan jamur tiram (Pleurotus ostreatus). Jamur tiram memiliki kadar air 90.8%; protein kasar 30.4%; lemak 2.2%; karbohidrat 57.6%; serat kasar 8.7%; dan abu 9.8%. Kandungan air yang tinggi dari jamur tiram mengakibatkan jamur tersebut hanya memiliki daya simpan dua hari. Salah satu jenis pengawetan yang dapat dilakukan adalah dengan proses pengeringan beku yang memiliki keuntungan sifat bahan yang tidak berubah dibandingkan aslinya. Secara umum penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh perlakuan pendahuluan blansir dan sulfurisasi sebelum proses pengeringan beku terhadap sifat fisiko-kimia jamur tiram kering beku selama penyimpanan serta mendapatkan gambaran awal mengenai aspek tekno ekonomi produk jamur tiram kering beku. Jamur tiram sebelum dikeringkan diberi dua perlakuan, yaitu blansir dan penambahan natrium bisulfit. Untuk faktor blansir digunakan dua taraf, yaitu dengan dilakukan blansir dan tanpa blansir. Konsentrasi natrium bisulfit yang digunakan adalah 0, 250 dan 500 ppm. Dilakukan pula analisis organoleptik untuk mengetahui tingkat penerimaan konsumen terhadap produk tersebut. Jamur tiram kering beku tanpa perlakuan blansir masih menunjukkan adanya aktivitas enzim. Blansir memberikan pengaruh yang nyata terhadap rendemen, kadar air, protein, serat kasar serta nilai derajat putih dan rasio rehidrasi. Penambahan natrium bisulfit memberikan pengaruh yang nyata terhadap kadar abu dan nilai derajat putih.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Penyerap Oksigen dan Kelembaban pada Kemasan Aktif Jamur Tiram (Pleurotus ostreatus)
Abstrak: Jamur tiram (Pleurotus ostreatus) merupakan jamur pangan kelompok Basidiomycota. Jamur ini mudah busuk apabila tidak dilakukan penanganan pasca panen yang tepat. Terjadinya penurunan mutu pada jamur diakibatkan karena tingginya laju respirasi. Kemasan aktif merupakan salah satu cara untuk mempertahankan mutu jamur tiram dengan menggunakan penyerap oksigen (asam askorbat) dan penyerap kelembaban (gel silika). Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan, mengetahui pengaruh serta menentukan umur simpan jamur tiram yang ditambahkan penyerap oksigen dan penyerap kelembaban. Penyerap diformulasikan berdasarkan laju respirasi jamur tiram. Taraf yang digunakan untuk asam askorbat 0,08; 0,4; dan 2% (b/b) dan gel silika 0,01; 0,1; dan 1% (b/b). Parameter yang diamati adalah susut bobot, kekerasan, tingkat cerah dan derajat putih jamur tiram selama penyimpanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jamur tiram yang disimpan mengalami penurunan bobot 27,88 sampai 33,08%, penurunan kekerasan 7,73 sampai 14,08 mm/5detik, tingkat cerah 74,71 sampai 52,37 dan derajat putih 8,85 sampai 17,29. Penentuan umur simpan dilakukan pada suhu ruang selama 5 hari penyimpanan. Hasil terbaik diperoleh pada asam askorbat 0,08% dan gel silika 0,01% dengan susut bobot 35,38% tingkat kekerasan 12,56 mm/5detik, tingkat cerah sebesar 54,37, derajat putih 15,2 dan memiliki umur simpan selama 4 hari.
Keyword: jamur tiram, penyerap oksigen, penyerap kelembaban, umur simpan

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