Judul: Kajian pirolisis tongkol dan kelobot jagung untuk identifikasi produksi bahan tambahan pangan (pengawet, flavour, antioksidan) dan bio oil
Abstrak: Pirolisis adalah proses dekomposisi secara kimia untuk mengkonversi biomassa menjadi bahan tambahan pangan dan bio oil. Tongkol dan jagung merupakan biomassa jagung yang dapat digunakan sebagai bahan baku dalam proses pirolisis. Pada proses pirolisis ini, kandungan utama tongkol dan kelobot jagung yang terdiri dari selulosa, hemiselulosa, dan lignin akan terdekomposisi menjadi zat kimia lain dalam bentuk padatan, cairan atau gas sebagai akibat dari kenaikan suhu. Hasil proses pirolisis ini dipengaruhi oleh suhu dan katalis (Zhang et al.,2009). Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari pengaruh suhu dan penggunaan katalis terhadap rendemen cairan hasil pirolisis dan komposisi kimia yang terkandung di dalamnya. Penentuan suhu diperoleh dari analisis thermogravimetrik. Suhu yang digunakan pada proses pirolisis tongkol dan kelobot jagung adalah 250ºC, 350ºC, 450ºC, 550ºC, dan 700ºC. Katalis yang digunakan adalah atapulgit sebanyak 1.5% dari bobot bahan (Amin dan Asmadi, 2007). Hasil proses pirolisis adalah padatan, cairan, dan gas. Padatan sisa pirolisis dianalisa nilai weight loss-nya. Nilai weight loss meningkat dengan kenaikan suhu. Nilai weight loss yang dihasilkan pada pirolisis dengan penambahan katalis lebih kecil dibandingkan tanpa katalis. Warna padatan sisa pirolisis menjadi berwarna hitam dan gosong dengan peningkatan suhu. Banyaknya cairan yang dihasilkan meningkat dengan peningkatan suhu dari 250°C sampai suhu 550°C mencapai maksimum dan terjadi penurunan pada suhu 700°C. Pada penambahan katalis, cairan yang dihasilkan lebih banyak dibandingkan dengan tanpa penambahan katalis. Analisa GC-MS dilakukan terhadap cairan pada pirolisis suhu 450°C, 550°C, dan 700ºC. Berdasarkan analisa GC-MS, cairan hasil pirolisis tongkol dan kelobot mengandung komponen yang termasuk dalam golongan fenol, aldehid, hidrokarbon, asam, dan ester. Dengan penambahan katalis, terjadi penurunan komponen dari golongan fenol dan terjadi peningkatan komponen dari golongan asam dan ester. Komponen dalam cairan hasil pirolisis diidentifikasi berdasarkan fungsinya sebagai bahan tambahan pangan (pengawet, flavour, antioksidan) dan bio oil. Komponen yang berfungsi sebagai bahan tambahan pangan dan bio oil terbanyak dihasilkan pada suhu 550°C tanpa penambahan katalis.
Keyword: Food antioxidant, Butylated Hydroxyanisole

Judul: Analisis Energi Proses Pirolisis Limbah Kelapa Sawit
Abstrak: Cangkang dan tandan kosong kelapa sawit (TKKS) merupakan sumber bioenergi yang potensial karena mengandung lignoselulosa (selulosa, hemiselulosa dan lignin) sehingga dapat dikonversi menjadi cairan, arang atau gas mampu bakar melalui proses pirolisis. Pirolisis adalah penguraian kandungan kimia biomassa dengan pemanfaatan panas tanpa adanya campuran oksigen pada suhu sekitar 200 °C - 600 °C. Pirolisis lignoselulosa biomassa terdiri dari empat tahapan yaitu pelepasan uap air, dekomposisi hemiselulosa, dekomposisi selulosa dan dekomposisi lignin. Suhu pengoperasian pada proses pirolisis akan mempengaruhi komposisi cairan, arang dan gas serta karakteristik hasil pirolisis tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklarifikasi karakteristik arang, cairan dan gas hasil pirolisis cangkang kelapa sawit dan TKKS serta faktor-faktor yang mempengaruhinya serta menganalisis keseimbangan energi proses pirolisis limbah kelapa sawit pada beberapa tingkat suhu pirolisis. Penelitian dilakukan dengan menggunakan reaktor pirolisis skala lab, yang didesain khusus agar suhunya dapat dikendalikan. Suhu pirolisis dikendalikan pada level 300 °C, 400 °C, 500 °C dan 600 °C, kemudian hasil pirolisis diukur dan dianalisa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pirolisis cangkang menghasilkan fraksi massa arang, cairan dan gas dalam rentang 34.99-63.78%, 22.76-43.28% dan 13.47-21.73%. Sedangkan pirolisis TKKS menghasilkan fraksi massa arang, cairan dan gas dalam rentang 30.66-64.76%, 16.25-29.16% dan 18.98-44.49% secara berturut-turut. Peningkatan suhu menghasilkan peningkatan nilai kalor arang hasil pirolisis cangkang dan TKKS dengan rentang antara 25.64 – 29.60 kJ/g dan 24.50 – 27.86 kJ/g. Peningkatan suhu menurunkan nilai kalor cairan hasil pirolisis cangkang kelapa sawit namun meningkatkan nilai kalor cairan hasil pirolisis tandan kosong kelapa sawit dengan rentang 33.90 – 37.84 kJ/g dan 30.94 – 40.86 kJ/g. Sementara itu peningkatan suhu pirolisis cangkang menyebabkan peningkatan konsentrasi gas CO dengan rentang 2.86% - 18.42% sementara konsentrasi gas CH4 mengalami peningkatan sampai suhu 400 °C lalu menurun kembali pada suhu yang lebih tinggi. Peningkatan suhu pirolisis TKKS meningkatkan konsentrasi gas CO dan CH4 pada rentang 3,81% - 15,74% dan 0,29% - 0,76%. Rasio energi proses pirolisis, yang merupakan kombinasi antara energi yang terkandung dalam produk pirolisis dengan energi input, menurun seiring dengan peningkatan suhu karena penggunaan listrik yang semakin tinggi dengan rentang antara 0.54 – 0.67 untuk pirolisis cangkang dan 0.30 – 0.66 untuk tandan kosong kelapa sawit.
Keyword: pirolisis, limbah kelapa sawit, arang, bio-oil, gas mampu bakar

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