Judul: Mempelajari pengaruh penambahan parafin terhadap sifat fisis dan mekanis papan serat
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh penambahan parafin terhadap sifat fisis dan mekanis papan serat. Analisa fisis dan mekanis ini meliputi kadar air, modulus patah (MOR), kerapatan, kekuatan tarik sejajar permu kaan, daya serap air dan pengembangan tebal. Bahan baku yang dipakai adalah kayu Kemiri (Aleurites moluccana), kayu Afrika (Maesopsis eminii) dan kayu Jeunjing (Albizia falcataria). Hasil uji fisis dan mekanis yang telah memenuhi syarat standar FAO (1958) adalah kuat patah (MOR), kerapatan dan kuat tarik sejajar permukaan. Sedangkan daya serap air dan pengembangan tebal hanya sebagian yang memenuhi syarat. Untuk daya serap air yang memenuhi syarat adalah kayu Kemiri dengan konsentrasi parafin 5.0% dan 7.5%, kayu Afrika dengan konsentrasi parafin 7.5% dan kayu Jeunjing pada konsentrasi parafin 5.0% dan 7.5%. Sedangkan pada pengembangan tebal yang memenuhi syarat adalah kayu Kemiri dengan konsentrasi parafin 5.0% dan 7.5%, kayu Afrika dengan konsentrasi parafin 7.5% dan kayu Jeunjing pada konsentrasi parafin 2.5% 5.0% dan 7.5%. Semua hasil uji fisis dan mekanis papan serat menunjukkan penurunan nilai dengan bertambahnya konsentrasi parafin.
Keyword: 

Judul: Pengaruh tingkat penambahan kayu akasia (Acacia mangium Willd) dan perebusan kayu karet (hevea brasiliensis Mucll. arg.) terhadap sifat fisis dan mekanis papan serat campuran
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh tingkat penambahan kayu akasia dan perebusan kayu karet terhadap kualitas papan serat berkerapatan sedang (MDF) yang dihasilkan. Lembaran contoh uji penelitian ini dibuat dengan menggunakan proses basah dengan kerapatan sasaran 0,7 g/cm³. Pulp dibuat dengan menggunakan metode soda panas. Pemasakan menggunakan larutan NaOH dengan konsentrasi 25 gr/l, suhu pemasakan 100° C dan lamanya waktu pemasakan pada kondisi suhu maksimum 2 jam. Khusus untuk kayu karet sebelum dimasak dengan menggunakan larutan NaOH diberikan perlakuan perebusan selama satu jam dengan suhu maksimum 100°C, yang bertujua untuk mengurangi kandungan zat ekstraktif yang terdapat pada kayu karet tersebut. Tingkat penambahan kayu akasia pada dua macam pulp kayu karet (direbus dan tidak direbus) adalah 0%, 15%, 30%,45%, dan 60%. Guna meningkatkan kualitas lembaran ditambahkan perekat urea formaldehida dan emulsi parafin masing-masing sebanyak 2% dan 0,5% dari berat kering tanur serat yang digunakan (Koch, 1985). Kempa dingin dilakukan selama 5 menit dengan tekanan sebesar 10 kg/cm². Setelah itu dilanjutkan dengan kempa panas pada suhu 170°C selama 10 menit dengan tekanan 40 kg/cm². Panel yang diperoleh selanjutnya dikondisikan selama 14 hari pada suhu kamar. Rancangan percobaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah rancangan percobaan faktorial 5 x 2 dengan 4 kali ulangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar contoh uji memenuhi standar FAO (1958), kecuali sifat pengembangan tebal dan daya serap air.
Keyword: kayu karet

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