Judul: Stabilitas Oksidatif dan Sifat Pembakaran Bi-odiesel dengan Penambahan Bioaditif Berbasis Minyak Atsiri
Abstrak: Biodiesel merupakan bahan bakar terbarukan yang terbuat dari minyak nabati atau hewani. Biodiesel memiliki kelemahan yaitu mudah teroksidasi akibat asam lemak penyusunnya sehingga cenderung kurang stabil. Rendahnya stabilitas biodiesel dapat meningkatkan kandungan asam lemak bebas, menaikkan viskositas, dan terbentuknya gum serta sedimen yang dapat merugikan pembakaran. Penambahan zat aditif sebagai antioksidan merupakan solusi untuk meningkatkan kestabilan dan efisiensi energi pada penggunaan biodiesel. Kestabilan biodiesel diketahui dengan melakukan penyimpanan pada suhu 25oC, 37oC, dan 60oC selama empat minggu dengan perlakuan penambahan zat aditif minyak sereh wangi dan bioaditif merek X, serta melakukan uji konsumsi bahan bakar spesifik (SFC) dan uji emisi untuk mengetahui sifat pembakarannya. Parameter stabilitas oksidasi yang diukur meliputi viskositas, bilangan asam, bilangan peroksida, bilangan iodium, kadar ester metil dan kestabilan oksidasi metode Rancimat. Suhu dan lama penyimpanan secara umum menaikkan nilai viskositas, bilangan asam, dan bilangan peroksida, serta menurunkan kadar ester metil, bilangan iod, dan kestabilan oksidasi biodiesel B100. Penambahan bioaditif merek X pada biodiesel B100 mampu meningkatkan kestabilan oksidasi lebih baik daripada minyak sereh wangi yang ditandai dengan umur simpan lebih lama yaitu 84.72 hari dengan parameter bilangan asam dan 70.61 hari dengan parameter bilangan peroksida. Bioaditif merek X mampu menurunkan SFC sebesar 17% pada biodiesel B20 dan 10% pada B100 serta menurunkan kadar emisi NO, NOx, CO, CO2, SO2, SO lebih baik daripada minyak sereh wangi.
Keyword: biodiesel, bioadditives, citronella oil, combustion properties, oxidation stability

Judul: Pengaruh Minyak Atsiri Sebagai Antioksidan Terhadap Kestabilan Biodiesel Kelapa Sawit
Abstrak: Biodiesel dapat terbuat dalam minyak kasar atau monoalkil ester asam lemaknya dan umumnya merupakan metil ester. Biodiesel merupakan sumber energi alternatif yang mempunyai stabilitas oksidasi lebih rendah. Pada aplikasi dan penyimpanannya, biodiesel berpotensi mengalami kerusakan karena oksidasi, baik oleh faktor internal (kandungan asam lemak tidak jenuh yang tinggi) maupun faktor eksternal (udara, panas, atau logam) yang mengakibatkan terjadinya peningkatan bilangan asam. Oleh karena itu, untuk menjaga ketahanan oksidatif dan menghambat peningkatan bilangan asam pada biodiesel, perlu ditambahkan antioksidan. Pada penelitian ini, antioksidan kimiawi yang biasa digunakan disubstitusi dengan antioksidan alami dari minyak atsiri. Minyak atsiri yang digunakan adalah minyak cengkeh, nilam, dan sereh wangi. Penelitian dilakukan dengan perlakuan penambahan minyak atsiri dengan konsentrasi 0,25% dan 0,5% serta suhu penyimpanan 27°C dan 60°C yang berbeda. Secara teori, penambahan antioksidan minyak atsiri pada berbagai konsentrasi selama penyimpanan dapat menghambat reaksi oksidasi, namun tergantung dari keefektifitasan masing-masing jenis minyak atsiri. Berdasarkan hasil CPI, perlakuan yang memiliki efektifitas paling baik dalam menghambat reaksi oksidasi adalah biodiesel dengan penambahan minyak atsiri cengkeh dengan konsentrasi 0,5% dan suhu penyimpanan 27°C dengan nilai alternatif CPI 339,75. Pemilihan minyak cengkeh didapat dengan nilai bilang asam 0,68 mg KOH/g sampel, bilangan peroksida 17,54 mg O2/100 g, nilai visikositas kinematik 4,48 cSt dan uji rancimat 12,91 jam.
Keyword: biodiesel, antioxidant, essential oil, clove oil, patchoulli oil, lemongrass oil

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