Judul: Pengujian sifat fisis dan mekanis papan partikel produksi PT. Paparti Pertama Cibadak Sukabumi
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sifat fisis dan mekanis papan partikel produksi PT. Paparti Pertama, Cibadak, Sukabumi dan mengevaluasi kesesuaian sifat-sifat tersebut dengan persyaratan-persyaratan yang dicantumkan dalam SNI 2105-1991, JIS A 5908-1983 dan BS 5669-1979. Sifat fisis yang diuji meliputi kadar air, kerapatan, penyerapan air dan pengembangan tebal sedangkan sifat mekanis terdiri dari modulus patah, modulus elastisitas, internal bond, dan kuat pegang sekrup. Papan partikel yang diuji adalah papan partikel grade B berukuran 244 cm x 122 cm produksi PT. Paparti Pertama, Cibadak, Sukabumi dengan ketebalan 12 mm, 15 mm, dan 16 mm masing-masing sebanyak 9 lembar, yang bahan bakunya berupa kayu karet dan perekatnya Urea Formaldehide.
Keyword: 

Judul: Sifat fisis-mekanis papan partikel dari bahan limbah shaving kulit samak dan serat kelapa sawit pada beberapa tingkat suhu pengempaan
Abstrak: Limbah Shaving kulit samak dan serat kelapa sawit yang meningkat pada industri dapat mengganggu lingkungan dan masyarakat disekitarnya. Limbah shaving kulit samak mengandung protein berserat. Serat kelapa sawit mengandung selulosa, hemiselulosa dan lignin. Kandungan selulosa, hemiselulosa, lignin dan protein berserat yang cukup merupakan syarat utama suatu bahan dapat dijadikan papan partikel. Papan partikel merupakan papan yang terbuat dari partikel kayu atau bahan berlignoselulosa yang diikat dengan perekat kemudian dikempa panas. Kelebihan papan partikel yaitu menggunakan bahan limbah industri kayu, ukuran dan kerapatan dapat disesuaikan, tebal dan kerapatan seragam, sifat dan kualitasnya dapat diatur. Kualitas papan partikel salah satunya dipengaruhi suhu pengempaan. Suhu kempa yang optimum dapat meningkatkan kualitas papan partikel. Penelitian ini dilakukan di laboratorium Produk Majemuk Pusat Penelitian dan Pengembangan Teknologi Hasil Hutan, Bogor, bulan Februari sampai Mei 2006. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sifat fisis-mekanis papan partikel dengan memanfaatkan limbah shaving dan serat kelapa sawit pada proses pengempaan panas dengan tingkat suhu yang berbeda. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap Pola Searah dengan satu faktor dan lima ulangan. Perlakuan yang diberikan adalah pemberian suhu pada taraf yang berbeda yaitu 140°C, 150°C dan 160°C. Peubah yang diamati adalah sifat fisis yang meliputi kerapatan (g/cm³), pengembangan tebal (%), kadar air (%), dan penyerapan air (%). Sifat mekanis yang meliputi modulus patah (kg/cm²), modulus elastisitas (kgf/cm²), keteguhan rekat internal (kgf/cm²) dan kuat pegang sekrup (kg). Hasil yang berbeda nyata dilanjutkan dengan uji Duncan. Hasil penelitian menunjukkan rataan umum kerapatan adalah 0,74 g/cm³, nilai rataan umum kadar air 11,97%, rataan umum pengembangan tebal 30,66%, nilai penyerapan air 82,32%, rataan umum modulus patah 37,36 kgf/ cm², nilai rataan umum modulus elastisitas 142,80 kgf/cm², nilai rataan umum keteguhan rekat internal 2,71 kgf/cm² dan rataan umum kuat pegang sekrup 23,21 kg. Sifat fisis papan partikel yang dihasilkan sudah memenuhi SNI 03-2105-1996 sedangkan sifat mekanis belum semua memenuhi SNI 03-2105-1996. Semua perlakuan tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap sifat fisis mekanis papan partikel.
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