Judul: Pengaruh bahan penguat pada bahan perekat tanin bahan-bahan (Rhizophoraceae) terhadap sifat-sifat papan partikel
Abstrak: Tujuan penelitian adalah untuk menjajagi kemungkinan pembuatan papan partikel dengan menggunakan perekat tanin bakau kacang (Rhizophora stylosa) dan tancang (Bruguiera gymnorhiza) yang diperkuat dengan pencampuran bahan kimia fenol-formaldehida (PF). Sebagai bahan partikel digunakan kayu jeungjing (Albizia falcataria) dalam bentuk flake. Kedua jenis tanin secara teknis laboratoris dapat digunakan sebagai bakal perekat, pada pembuatan papan partikel. Berdasarkan sifat-sifat papan partikel tertentu tanin tancang menghasilkan papan partikel yang lebih baik dibanding tanin bakau kacang. Penggantian tanin dengan PF sampai 30 persen belum menunjukkan perbaikan sifat papan partikel kecuali sifat Internal Bond dan MOE kering udara.
Keyword: Rhizophoracae;, Adhesives;, Tannins;

Judul: Pengaruh bahan pengawet alfametrin dan ukuran partikel kayu karet (Hevea brasiliensis Muell.Arg.) terhadap sifat fisis dan mekanis papan partikel
Abstrak: Luas tanaman karet (Hevea brasiliensis. Muell. Arg.) di Indonesia mencapai 3.14 juta hektar dan menyediakan bahan baku karet sebesar 1.8-2.7 juta m³ per tahun (BPS, 1998). Pohon karet yang telah mencapai umur 20-30 tahun tidak ekonomis lagi untuk disadap dan harus diremajakan. Umumnya kayu karet ini sulit untuk digunakan karena mudah pecah dan rentan terhadap serangan serangga dan jamur. Kayu karet baru dapat digunakan untuk keperluan mebel dan bahan bangunan apabila telah diawetkan dengan bahan pengawet Penelitian ini bertujuan untuk (1) memanfaatkan limbah kayu karet menjadi bahan baku pembuatan papan partikel, (2) mempelajari pengaruh penambahan bahan pengawet alfametrin ke dalam perekat fenol formaldehida dan (3) memperoleh ukuran partikel kayu karet yang paling baik terhadap sifat fisis dan mekanis papan partikel. Penelitian ini menggunakan rancangan percobaan faktorial acak sempurna dengan 2 faktor pengamatan dan 3 kali ulangan. Faktor pertama adalah konsentrasi pengawet yang terdiri atas 5 taraf yaitu 0%, 0.25%, 0.50%, 0.75%, dan 1.0% dari berat cairan perekat. Faktor kedua adalah ukuran partikel yang terdiri atas 2 taraf yaitu halus (2-9 mm) dan kasar (lebih besar dari 9 mm). Parameter mutu papan partikel yang diamati adalah sifat fisis yaitu kerapatan, kadar air, penyerapan air, pengembangan tebal dan sifat mekanis yaitu modulus patah, modulus elastisitas, keteguhan rekat internal dan keteguhan cabut sekrup. Papan partikel yang terbaik adalah yang mempunyai sifat mekanis yang baik berupa besarnya kekuatan untuk menahan beban dari luar dan kemampuan mempertahankan stabilitas dimensinya. ...
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