Judul: Kualitas papan partikel batang bawah, batang atas dan cabang kayu jabon (Anthocephalus cadamba Miq.)
Abstrak: Selama ini pemanfaatan kayu hanya terbatas pada bagian-bagian kayu yang dianggap penting dan komersial untuk digunakan sebagai bahan baku industri sedangkan bagian lainnya dibiarkan begitu saja tanpa ada pemanfaatan selanjutnya. Dalam rangka mengantisipasi keterbatasan dan ketersedian kayu berbagai upaya dilakukan untuk meningkatkan keefisienan penggunaan kayu. salah satu upaya yang dilakukan adalah dengan memanfaatkan jenis kayu cepat tumbuh seperti jabon (Anthocephalus cadamba Miq). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor yang berpengaruh terhadap kualitas papan partikel yaitu posisi kayu dalam pohon dan kadar perekat. Kualitas papan partikel diyatakan dalam sifat fisis (kerapatan, kadar air, daya serap, pengembangan tebal) dan sifat mekanis (modulus of elasticity, modulus of rupture, internal bond, kuat pegang sekrup). Penelitian ini juga ditujukan untuk menyatakan keterbasahan partikel dan hubungannya dengan internal bond papan partikel.
Keyword: 

Judul: Kualitas papan partikel berkerapatan sedang dari kayu berdiameter kecil
Abstrak: Degradasi hutan yang semakin besar luasnya membuat pasokan kayu dari hutan alam tidak dapat diandalkan lagi. Pasokan kayu akan kebutuhan industri saat ini sebagian besar dipenuhi oleh hutan tanaman. Pada umumnya kayu ini ditebang saat usia muda karena kemampuannya yang dapat tumbuh dengan cepat dan permintaan akan kayu yang tidak dapat ditunda lagi. Hal ini menyebabkan kayu yang dihasilkan memiliki diameter yang kecil, sehingga dibutuhkan pemanfaatan yang tepat guna seperti memproduksi produk-produk papan komposit, salah satunya adalah papan partikel. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kualitas papan partikel dari log berdiameter kecil dengan menghasilkan papan berkerapatan sedang (0,6 g/cm3 dan 0,8 g/cm3), yang berasal dari kayu jabon, sungkai dan mangium. Pembuatan papan partikel ini menggunakan kadar perekat UF 12 % dan kadar parafin 2 %. Ada empat jenis papan partikel yang dibuat, yaitu papan partikel jabon, papan partikel sungkai, papan partikel mangium dan papan partikel campuran dari ketiga bahan baku tersebut dengan perbandingan 1:1:1 dengan dua target kerapatan yaitu 0,6 g/cm3 dan 0,8 g/cm3. Pembuatan papan partikel berukuran 30 cm x 30 cm x 1 cm ini menggunakan sistem pengempaan panas pada suhu 120°C dengan tekanan kempa sebesar 25 kg/cm2 selama 10 menit. Sifat fisis papan partikel meliputi kerapatan dengan nilai rata-rata berkisar antara 0,65 – 0,78 g/cm3, nilai rata-rata kadar air 5,93% - 7,38%, nilai rata-rata pengembangan tebal setelah perendaman 2 jam dan 24 jam yaitu 4,16% - 25,12% dan 14,48% - 45,78%. Nilai rata-rata daya serap air setelah perendaman 2 jam dan 24 jam yaitu 4,45% - 54,22% dan 24,27% - 86,14% . Nilai rata-rata MOE berkisar antara 12974,17 kg/cm2 – 28780,58 kg/cm2. Nilai rata-rata MOR berkisar antara 86,02 kg/cm2 – 227,67 kg/cm2. Nilai rata-rata Internal Bond (IB) berkisar antara 3,70 kg/cm2 – 6,82 kg/cm2, dan nilai rata-rata kuat pegang sekrup berkisar antara 38,77 kg – 93,98 kg.
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