Judul: Pengaruh Hidrogen Peroksida dan Natrium Hipoklorit serta Kondisi Reaksi Terhadap Viskositas Mooney Karet Mentah
Abstrak: Karet alam yang didapat dari pohon Hevea brasiliensis merupakan salah satu komoditi yang banyak menunjang perekonomian Indonesia. Produksi komoditi karet pada Tahun 2002 mencapai 8.766.140 ton (Departemen Pertanian, 2002).
Keyword: 

Judul: Pengaruh hidrogen peroksida dan natrium hipoklorit serta kondisi reaksi terhadap viskositas mooney karet mentah
Abstrak: Karet alam yang didapat dari pohon Hevea brasiliensis merupakan salah satu komoditi yang banyak menunjang perekonomian Indonesia. Produksi komoditi karet pada Tahun 2002 mencapai 8.766.140 ton (Departemen Pertanian, 2002). Karet alam memiliki beberapa kelemahan sifat yaitu tidak tahan terhadap cuaca, panas dan ozon. Hal ini dikarenakan sifat fisik karet yang mengandung ikatan karbon tidak jenuh yang tinggi, oleh karena itu dibutuhkan suatu upaya untuk memperbaiki kelemahan tersebut. Berdasarkan penelitian terdahulu diketahui bahwa dalam pembuatan beberapa karet termodifikasi dibutuhkan karet dengan viskositas yang rendah. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk menurunkan viskositas karet alam adalah dengan menambahkan suatu zat pemutus rantai yang merupakan senyawa sistem redoks yaitu kombinasi hidrogen peroksida dan natrium hipoklorit. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan karet alam dengan nilai viskositas Mooney yang rendah dengan dua tujuan khusus. Tujuan khusus pertama yaitu untuk mendapatkan pengawet yang tepat dan murah yang mampu mempertahankan lateks apabila ditambahkan hidrogen peroksida dan natrium hipoklorit dalam lateks agar lateks tidak mengalami penggumpalan. Tujuan khusus yang kedua yaitu untuk mendapatkan kombinasi konsentrasi hidrogen peroksida dan natrium hipoklorit yang tepat untuk memenuhi karet dengan nilai viskositas Mooney yang rendah. Bahan baku utama yang digunakan diantaranya adalah lateks poliklonal, surfaktan terik, ammonia, hidrogen peroksida dan natrium hipoklorit. Konsentrasi amonia 0,5%; 1%; 1,5% dan 2%. Konsentrasi surfaktan terik yang digunakan adalah masing-masing 0,3%; 0,4%; 0,5%, 1% dan 1,5%. Konsentrasi hidrogen peroksida yang digunakan adalah 1%, 2,5% dan 4%. Konsentrasi natrium hipoklorit yang digunakan adalah 1%, 5% dan 9%. Kondisi penyimpanan yang digunakan adalah penyimpanan dengan suhu ruang dan 40°C dengan waktu penyimpanan selama nol hari dan satu hari. Berdasarkan pengamatan penggumpalan didapatkan bahwa seluruh konsentrasi amonia yang digunakan tidak dapat mempertahankan kestabilan lateks yang telah ditambahkan hidrogen peroksida 4% dan natrium hipoklorit 9%, sedangkan penambahan surfaktan terik minimal 1% dapat mempertahankan kestabilan lateks. Kombinasi antara amonia dan surfaktan terik yang dapat menahan kestabilan lateks setelah penambahan hidrogen peroksida dan natrium hipoklorit adalah kombinasi amonia 1% dan 1,5% serta surfaktan terik 1% dan 1,5%. ...
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