Judul: Kualitas papan partikel batang bawah, batang atas dan cabang kayu jabon (Anthocephalus cadamba Miq.)
Abstrak: Selama ini pemanfaatan kayu hanya terbatas pada bagian-bagian kayu yang dianggap penting dan komersial untuk digunakan sebagai bahan baku industri sedangkan bagian lainnya dibiarkan begitu saja tanpa ada pemanfaatan selanjutnya. Dalam rangka mengantisipasi keterbatasan dan ketersedian kayu berbagai upaya dilakukan untuk meningkatkan keefisienan penggunaan kayu. salah satu upaya yang dilakukan adalah dengan memanfaatkan jenis kayu cepat tumbuh seperti jabon (Anthocephalus cadamba Miq). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor yang berpengaruh terhadap kualitas papan partikel yaitu posisi kayu dalam pohon dan kadar perekat. Kualitas papan partikel diyatakan dalam sifat fisis (kerapatan, kadar air, daya serap, pengembangan tebal) dan sifat mekanis (modulus of elasticity, modulus of rupture, internal bond, kuat pegang sekrup). Penelitian ini juga ditujukan untuk menyatakan keterbasahan partikel dan hubungannya dengan internal bond papan partikel.
Keyword: 

Judul: Kualitas papan partikel dari log diameter kecil
Abstrak: Keterbatasan pasokan kayu dari hutan alam dapat diatasi dengan menggunakan kayu yang berasal dari hutan tanaman. Kayu yang berasal dari hutan tanaman pada umumnya ditebang pada usia muda sehingga memiliki diameter yang kecil. Sedangkan kayu yang berasal dari hutan alam ditebang pada usia dewasa sehingga memiliki diameter yang lebih besar. Oleh sebab itu dilakukan evaluasi papan partikel dari kayu berdiameter kecil. Jenis kayu yang digunakan dalam penelitian ini adalah tarisi (Albizia lebbeckoides (DC.) Benth.), kempas (Koompassia malaccensis Maing.), dan pinus (Pinus merkusii Jungh. Et de Vr.). Kayu dibuat menjadi partikel kemudian dikeringkan sampai kadar airnya konstan. Pembuatan papan partikel dengan kadar perekat UF 12% dan parafin 2%. Partikel dan parafin dicampur dalam rotary blender kemudian disemprotkan perekat dengan spray gun. Partikel, perekat dan parafin yang sudah bercampur rata dibuat lembaran lalu dikempa panas pada suhu 120°C dengan tekanan 90 kgf selama ± 10menit. Pengkondisian dilakukan selama ± 14hari kemudian dilakukan pengujian sifat fisis dan mekanis. Pengolahan data hasil pengujian menggunakan Ms. Excel 2007 dan SPSS 17.0. Pengujian sifat fisis dan mekanis papan partikel mengacu pada Standar JIS A 5908:2003. Nilai rata-rata kerapatan papan partikel 0,79 - 0,86 g/cm3, nilai ratarata kadar air 6,26 - 8,10%, nilai rata-rata pengembangan tebal setelah perendaman 2jam dan 24jam 3,13 - 26,95% dan 9,14 - 35,68%. Nilai rata-rata daya serap air setelah perendaman 2jam dan 24jam 4,54 – 56,21% dan 16,74 – 73,43%. Nilai rata-rata MOE dan MOR 19016,08 – 28970,08 kg/cm2 dan 71,51 – 91,71 kg/cm2. Nilai rata-rata Internal Bond dan kuat pegang sekrup 4,51 – 8,09 kgt/cm2 dan 66,95 – 107,95 kg/cm2. Sifat fisis dan mekanis papan partikel yang memenuhi standar JIS A 5908:2003 adalah kadar air, Internal Bond dan kuat pegang sekrup dengan kualitas papan partikel terbaik pada kempas.
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