Judul: Penyusunan dan Pengujian Model Pendugaan Konsentrasi O2 dan CO2 dalam Kemasan Modified Atmosphere Sayuran Tropika
Abstrak: Pengemasan dengan film polymer telah senng dilakukan pada saat ini. Perlakuan ini diberikan dengan mengatur faktor-faktor lingkungan seperti suhu, konsentrasi 0" konsentrasi CO" dan kelembaban. Adapun tujuan dilakukannya pengaturan faktor lingkungan adalah menciptakan kondisi lingkungan yang optimum sehingga meningkatkan umur simpan dari produk yang dikemas. Modified Atmosphere Packaging (MAP) adalah salah satu cara pengemasan untuk mengatur faktor-faktor lingkungan yang berpengaruh terhadap komoditas yang disimpan. Modified atmosphere dilakukan dengan mengatur komposisi udara di sekitar bahan yang berbeda dengan komposisi udara atmosfir sehingga umur simpan komoditas dapat diperpanjang.
Keyword: 

Judul: Penyusunan dan pengujian model pendugaan konsentrasi O2 dan CO2 dalam kemasan modified atmosphere sayuran tropika
Abstrak: Pengemasan dengan film polymer telah sering dilakukan pada saat ini. Perlakuan ini diberikan dengan mengatur faktor-faktor lingkungan seperti suhu, konsentrasi O₂, konsentrasi CO2, dan kelembaban. Adapun tujuan dilakukannya pengaturan faktor lingkungan adalah menciptakan kondisi lingkungan yang optimum sehingga meningkatkan umur simpan dari produk yang dikemas. Modified Atmosphere Packaging (MAP) adalah salah satu cara pengemasan untuk mengatur faktor-faktor lingkungan yang berpengaruh terhadap komoditas yang disimpan. Modified atmosphere dilakukan dengan mengatur komposisi udara di sekitar bahan yang berbeda dengan komposisi udara atmosfir sehingga umur simpan komoditas dapat diperpanjang Perancangan kemasan dengan menggunakan film kemasan dan kemasan wadah juga telah dilakukan. Film kemasan sebagai salah satu faktor penting dalam mencapai kondisi optimum ternyata penggunaannya tergantung kepada faktor-faktor lain seperti berat produk, suhu penyimpanan, dan laju respirasi Kemasan wadah yang digunakan saat ini banyak menggunakan plastik dan styrofoam. Adapun tujuan penelitian ini adalah menyusun model pendugaan konsentrasi O, dan CO, dalam berbagai kondisi penyimpanan serta mengujinya dengan nilai eksperimen yang telah dilakukan, menganalisa pengaruh wadah kemasan terhadap konsentrasi gas di dalam kemasan, dan menyusun program penghitungan. Penelitian dilakukan di Laboratorium Teknik Pengolahan Pangan dan Hasil Pertanian, Jurusan Teknik Pertanian, Institut Pertanian Bogor, yang dilakukan mulai bulan April hingga bulan Juli 1998. Software yang akan dipergunakan untuk penyusunan program pendugaan adalah Microsoft Visual Basic 4.0. Bahan yang dipergunakan adalah data perubahan konsentrasi O₂ dan CO₂ dari Cabe Merah, tomat, dan wortel dalam kemasan modified atmosphere percobaan Zulkarnain (1997), Rusmono (1989), dan Sonny (1997). ...
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