Judul: Mempelajari ekstraksi komponen aktif kulit kayu ralu (Xylocarpus moluccensis M.Roem) dan daya hambat mikroba terhadap fermentasi nira aren (Arenga pinnata Merr)
Abstrak: Nira merupakan cairan yang keluar dari pohon palma. Pengambilan nira yang membutuhkan waktu cukup lama menyebabkan nira menjadi asam sebelum diproses akibat adanya aktivitas mikroorganisme. Salah satu pengawet alami yang biasanya digunakan oleh petani nira untuk menghambat kerusakan nira adalah dengan penambahan kulit kayu ralu (Xylocarpus moluccensis M.ROEM). Penelitian ini dilakukan untuk melihat pengaruh daya hambat kulit kayu ralu terhadap kerusakan nira dan dilakukan dalam 2 tahap yaitu penelitian pendahuluan dan penelitian utama. Dari penelitian pendahuluan selain untuk mengetahui daya hambat kulit kayu ralu terhadap kerusakan nira juga ditentukan konsentrasi fraksi aktif yang mempunyai daya hambat terhadap kerusakan nira dengan parameter pengamatan yaitu perubahan pH nira. Dari hasil pengamatan diketahui nira yang ditambah serbuk kayu ralu lebih tinggi nilai pHnya daripada nira tanpa penambahan serbuk kayu, yaitu nira kontrol mengalami perubahan nilai pH dari 4.49 menjadi 4.00 setelah penyimpanaan 4 jam, sedangkan untuk nira yang diberi penambahan kulit kayu 5, 10, 25 dan 50 gram, nilai pH masing-masing mengalami penurunan dari 6.59 menjadi 5.21, 6.69 menjadi 5.30, 6.40 menjadi 5.30 dan 6.40 menjadi 5.15. Perlakuan penambahan kulit kayu yang cukup baik adalah dengan penambahan kulit kayu seberat 10 gram. ...
Keyword: 

Judul: Beberapa usaha pengawetan nira aren (Arenga pinnata MERR)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mempelajari cara memperpanjang masa simpan nira aren mulai saat penyadapan dengan mempergunakan beberapa jenis bahan pengawet dan kemudian dipanaskan, dibandingkan dengan cara pengawetan tradisionil. Bahan pengawet yang dipergunakan, asam sorbat 0.1 persen, Na-metabisulfit 75 ppm., kapur tohor 1 persen, laru janggut 1 g/1 dan buli-buli 1 persen. Pemanasan 80 °C selama 30 menit dibandingkan dengan dan tanpa pemanasan. Disimpan selama 4 hari dan diamati perubahan yang terjadi setiap hari. Selama penyimpanan nira terjadi kerusakan yang meliputi penurunan kadar Sukrosa, kenaikan dan penurunan kadar Gula Pereduksi, peningkatan jumlah Total Asam (Asam Asetat), penurunan pH, Total Padatan Terlarut dan Rasa Manis, serta peningkatan jumlah Bakteri Asam Asetat, Asam Laktat dan Khamir. Ternyata pemanasan 80 °C selama 30 menit mampu mencegah terjadinya degradasi Sukrosa menjadi Gula Pereduksi dan Asam, serta menekan jumlah pertumbuhan Bakteri Asam Asetat, Asam Laktat dan Khamir sehingga Total Padatan Terlamut tetap tinggi dan pH mendekati keadaan awal (6-7) serta rasa nira yang masih manis. Jenis bahan pengawet pengaruhnya tidak nyata pada perubahan kadar Sukrosa, pertumbuhan Bakteri Asam Asetat, Asam Laktat maupun Khamir. Tetapi interaksi antara bahan pengawet dengan pemanasan terutama Kapur tohor dan Na- metabisulfit dapat menghambat peningkatan kadar Gula Pere duksi, peningkatan Total Asam, penurunan pH dan memperta- hankan Rasa Manis. Dapat disimpulkan bahwa perubahan kadar Gula, Keasaman, Total Padatan Terlarut, Kemanisan merupakan fenomena yang berkaitan satu sama lain dan berkaitan dengan pening katan jumlah Bakteri Asam Asetat, Asam Laktat dan Khamir sebagai penyebab dari perubahan tersebut. Pemanasan harus dilakukan untuk memperpanjang masa simpan masa simpan nira aren, dan hasil yang lebih baik dapat diperoleh dengan mempergunakan Kapur Tohor atau Na-metabisulfit. Pengawet laru dan bulu-buli yang biasa dipergunakan secara tradisio nil tidak dapat mencegah kerusakan nira aren hingga 4 hari simpan….
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