Judul: Karakterisasi Optik dan Fisikokimia Buah Jambu Air
Abstrak: Buah jambu air yang digunakan pada penelitian ini adalah buah jambu air cincalo merah. Buah ini dipetik langsung dari pohon di pekarangan rumah tetangga. Karakterisasi sifat optik dan fisikokimia dilakukan guna mengetahui tingkat kematangan buah. Hasil uji spektroskopi reflektansi menunjukkan bahwa daerah serapan klorofil berdasarkan umur petik dan kesamaan warna buah terjadi pada panjang gelombang 650-700 nm. Buah yang masih muda memiliki banyak kandungan klorofil dibandingkan dengan buah yang sudah tua. Semakin tua umurnya maka pergeseran panjang gelombang puncak reflektansi terjadi dari 559 nm menjadi 640 nm. Sedangkan pada kesamaan warna kulit buah, pergeseran panjang gelombang puncak reflektansi terjadi dari 552 nm menjadi 652 nm. Laju perubahan reflektansi dapat menghubungkan bentuk pola reflektansi terhadap konsentrasi klorofil. Korelasi negatif terjadi pada panjang gelombang 687 nm antara laju perubahan reflektansi terhadap umur petik buah. Pada panjang gelombang 689 nm korelasi negatif terjadi antara laju perubahan reflektansi terhadap kesamaan warna buah. Karakterisasi fisikokimia yang dilakukan meliputi kadar air, TPT, vitamin C dan pH. Hasil keseluruhan penelitian menunjukkan bahwa kadar air, nilai pH dan TPT meningkat seiring dengan semakin tua umur petik buah dan semakin merah warna kulit buah. Sedangkan kadar vitamin C cenderung mengalami penurunan seiring pertambahan umur petik buah dan semakin merah warna kulit buah. Berdasarkan umur hasil petik buah dan kesamaan warna buah, korelasi kadar air terhadap reflektansi terjadi pada panjang gelombang 970 nm. Sedangkan korelasi antara reflektansi terhadap TPT terjadi pada panjang gelombang 850 nm. Reflektansi menurun seiring dengan meningkatnya kadar air dan kadar gula pada buah jambu air.
Keyword: 

Judul: Pengembangan Metode Pengukuran Tingkat Kematangan Buah Jambu Kristal Menggunakan Pengolahan Citra
Abstrak: Pengklasifikasian tingkat kematangan buah jambu kristal masih dilakukan secara manual, dengan melihat warna kulit, tekstur, dan bentuk buah jambu kristal. Metode manual tersebut sering menghasilkan tingkat error yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari parameter kematangan buah jambu kristal dan menentukan hubungan parameter citra dengan parameter destruktif buah jambu kristal berdasarkan total padatan terlarut (TPT) dan kekerasan buah jambu kristal. Hasil dari penelitian ini adalah terdapat perubahan nilai parameter destruktif pada buah jambu kristal dengan tiga tingkat kematangan berbeda (80, 85, dan 90 hari). Hubungan korelasi indeks warna merah, indeks warna biru, indeks warna hijau, nilai hue, nilai saturasi, dan nilai intensitas dengan nilai TPT memiliki korelasi yang lemah, dengan nilai koefisien korelasi (r) kurang dari 0.4. Sedangkan hubungan korelasi indeks warna biru, nilai saturasi, dan nilai intensitas dengan nilai kekerasan daging buah juga memiliki korelasi yang lemah, dengan nilai koefisien korelasi kurang dari 0.4. Namun hubungan korelasi indeks warna merah, indeks warna hijau dan nilai hue dengan kekerasan daging buah memiliki nilai sebesar 0.65, 0.54, dan 0.56. Meski nilai koefisien korelasi tersebut lebih dari 0.4, tetapi hubungan korelasinya belum cukup kuat. Pengelompokan buah jambu kristal berdasarkan umur panen berhasil dilakukan dengan parameter indeks warna merah, indeks warna hijau, nilai hue, dan nilai intensitas. Ketepatan model analisis diskriminan yang terbentuk mencapai 81.1%.
Keyword: analisis diskriminan, jambu kristal, kematangan, pengolahan citra

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