Judul: Audit energi pada proses produksi teh hitam di Perkebunan Gedeh PT Perkebunan Nusantara VIII Kabupaten Cianjur, Jawa Barat
Abstrak: Teh (Camelia Sinensis. L) adalah salah satu hasil pertanian dari sub sektor perkebunan yang menghasilkan devisa bagi negara sebesar 94.6 juta US$ atau 0.22% dari total devisa yang berasal dari non migas. Dalam proses produksi teh, aspek efisiensi penggunaan energi tidak dapat dipisahkan dari setiap kegiatan produksi, sebab agroindustri khususnya industri pengolahan teh merupakan suatu bisnis yang harus menguntungkan sehingga dapat berkelanjutan. Audit energi merupakan langkah awal dalam pelaksanaan efisiensi dan konservasi energi. Audit energi dapat membantu memberikan gambaran penggunaan energi pada suatu proses produksi dan identifikasi terjadinya pemborosan energi. Tujuan penelitian yang dilakukan adalah melakukan audit energi pada proses produksi teh hitam di Perkebunan Gedeh, PT. Perkebunan Nusantara VIII (Persero), Cianjur, Jawa Barat. Sasaran penelitian untuk mengetahui jumlah dan jenis energi yang dibutuhkan untuk menghasilkan per satuan produk teh hitam serta mengetahui aliran energi dalam proses produksi tersebut. Hasil penelitian menunjukan bahwa konsumsi energi total pada proses produksi teh hitam di Perkebunan Gedeh PT. Perkebunan Nusantara VIII adalah 50.39489 MJ/kg teh kering. Yaitu 26.41055 MJ/kg teh kering (52.41%) dibutuhkan pada tahap produksi pucuk teh, 1.00062 MJ/kg teh kering (1.98%) untuk transportasi dari kebun ke pabrik pengolahan, dan 20.96809 MJ/kg teh kering (41.61%) dibutuhkan pada tahap pengolahan pucuk teh menjadi teh kering siap ekspor.
Keyword: 

Judul: Audit energi pada proses pengolahan teh hitam di perkebunan Ciater PT Perkebunan Nusantara VIII (Persero) Subang, Jawa Barat
Abstrak: Energi merupakan sumber dan pengatur segala benda yang memegang peranan penting dalam peradaban manusia. Kebutuhan akan energi cenderung semakin meningkat di masa yang akan datang akibat bertambahnya penduduk dan berkembangnya kemampuan berfikir manusia untuk menciptakan teknologi baru. Meningkatnya kebutuhan energi juga terjadi dalam bidang pertanian akibat dari sistem pertanian yang semakin maju. Hal ini ditandai dengan banyaknya penggunaan alat/mesin pertanian modern, pupuk dan pestisida serta bahan kimia lainnya. Oleh karena itu, perlu adanya perhitungan energi dalam bidang pertanian sehingga penghematan energi di sektor pertanian dapat dilaksanakan dengan baik. Teh merupakan salah satu hasil pertanian dalam sub sektor perkebunan yang menjadi komoditas ekspor non migas. Dalam proses produksi teh, aspek efisiensi penggunaan energi tidak dapat dipisahkan dari setiap kegiatan produksi. Audit energi merupakan langkah awal yang dapat membantu memberikan gambaran penggunaan energi pada suatu proses dan mengidentifikasi terjadinya pemborosan energi sehingga diketahui kemungkinan adanya perbaikan-perbaikan yang dapat dilakukan untuk meningkatkan efisiensi pemakaian energi. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk melakukan perhitungan energi pada proses produksi teh hitam dan untuk mengetahui jumlah dan jenis energi yang dibutuhkan untuk menghasilkan persatuan produk teh hitam serta mengetahui aliran energi dalam proses produksi di PT Perkebunan Nusantara VIII Ciater, Subang, Jawa Barat. Selain itu, hasil analisis energi yang diperoleh dari penelitian ini diharapkan dapat diketahui sampai sejauh mana usaha-usaha konservasi energi dapat dilakukan. ...
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