Judul: Studi Pemanfaatan Limbah Pembuatan Minyak Bintaro sebagai Bahan Bakar Padat
Abstrak: Bintaro (Cerbera manghas L.) merupakan salah satu tanaman penghasil minyak nabati. Ekstraksi minyak ini menghasilkan daging buah bintaro dan bungkil biji yang juga dapat dimanfaatkan sebagai alternatif bahan bakar padat. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi potensi daging buah dan bungkil biji bintaro sebagai bahan bakar padat melalui pembakaran langsung dan densifikasi. Hasil penelitian menunjukkan pembakaran daging buah bintaro menghasilkan api warna merah, asap sedikit. Briket bungkil yang dihasilkan menunjukkan nilai kalor berkisar antara 8340-16342 kJ/kg dengan keteguhan tekan 0.600-0.867 kg/cm2 dan kerapatan 0.96-1.18 g/cm3. Briket dengan kadar perekat 5% memberikan hasil yang terbaik dilihat dari keteguhan tekan dan kerapatannya. Pembakaran briket bungkil bintaro menghasilkan api berwarna merah, asap putih dan banyak serta bau yang menyengat. Briket bintaro layak digunakan untuk energi untuk memasak pada rumah tangga pedesaan dan industri kecil. Analisis finansial menunjukkan bahwa industri briket bintaro layak dijalankan dengan nilai NPV positif sebesar Rp 13, 147,041, net B/C sebesar 2.55 dan IRR sebesar 19%/tahun.
Keyword: bintaro, briket, limbah dan pembakaran

Judul: Potensi Limbah Penyulingan Minyak Atsiri Biji Pala dan Gagang  Cengkeh sebagai Bahan Baku Biobriket
Abstrak: Penyulingan minyak atsiri biji pala dan gagang cengkeh dapat menghasilkan limbah padat hingga 89,58% dari total keseluruhan bahan baku yang diolah. Dengan jumlah sebanyak itu limbah penyulingan biji pala dan gagang cengkeh berpotensi menimbulkan masalah lingkungan. Salah satu cara pemanfaatan limbah tersebut adalah dengan cara mengkonversi limbah tersebut menjadi briket biomassa (biobriquette). Briket yang dihasilkan dapat dimanfaatkan sebagai sumber energi bagi kegiatan industri penyulingan itu sendiri atau dimanfaatkan sebagai bahan bakar rumah tangga oleh masyarakat sekitar lokasi industri. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat briket limbah minyak atsiri biji pala dan gagang cengkeh serta menguji performa briket biomassa yang dihasilkan sebagai bahan bakar. Briket limbah minyak atsiri biji pala dan gagang cengkeh berupa ampas pala dibuat dengan komposisi perekat 1:0,625 ; 1:0,75 ; 1:1 dan 1:1,25, arang cangkang pala dibuat dengan komposisi perekat 1:0,75 ; 1:0,825 ; 1:1 dan 1:1,25 dan arang gagang cengkeh dibuat dengan komposisi perekat 1:0,5 ; 1:0,625 ; 1:0,75 dan 1:1. Hasil terbaik diperoleh briket arang cangkang pala dengan komposisi bahan dan perekat 1 : 1. Briket ini memiliki kadar air 6,64%, kadar abu 3,31% dan nilai kalor 5497 kal/gram, sehingga telah memenuhi persyaratan SNI 1/6235/2000 tentang briket sebagai bahan bakar. Pembuatan briket dari bahan limbah penyulingan minyak atsiri biji pala dan gagang cengkeh berpotensi mengurangi penggunaan bahan bakar padat sebanyak 30,2% pada industri minyak atsiri biji pala dan gagang cengkeh.
Keyword: Briket, limbah minyak atsiri, nilai kalor

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