Judul: Kajian Struktur dan Konduktivitas Listrik Arang Ampas Tebu dengan Karbonisasi Hidrotermal
Abstrak: Salah satu komponen penting dalam fuel cell yaitu gas diffusion layer yang terbuat dari material berbahan dasar karbon yang bersifat porous dan konduktif. Tujuan penelitian ini yaitu mendapatkan material karbon dari ampas tebu dengan karbonisasi hidrotermal dan aktivasi kimia fisika. Metode yang dilakukan terdiri dari dua tahapan yaitu tahap persiapan sampel berupa persiapan bahan baku, karbonisasi hidrotermal dan aktivasi kimia fisika. Tahap kedua yaitu menganalisis karakter dari arang ampas tebu menggunakan EDS, SEM, XRD dan LCRmeter. Kandungan karbon dalam arang ampas tebu mencapai nilai 85% - 91.47% dengan morfologi pori yang sudah tebentuk dan derajat kristalinitas sekitar 13.06%- 20.89%, sehingga struktur kristal dari arang ini adalah amorf. Nilai konduktivitas lisrik yang dimiliki oleh arang berkisar 5.36 x 10-2 Sm-1 sampai dengan 1.11 Sm-1. Arang ampas tebu telah memiliki karakteristik porous namun nilai konduktivitas listriknya masih dalam rentang konduktivitas listrik material semikonduktor. Arang ampas tebu yang dikarbonisasi hidrotermal berpotensi untuk dijadikan material dasar fuel cell jika waktu tahan karbonisasi hidrotermal ditambah.
Keyword: arang ampas tebu, karbonisasi hidrotermal, gas diffusion layer

Judul: Karbon Nanoporous dari Biomasa Hutan melalui Proses Karbonisasi Bertingkat: Pirolisis, Hidrotermal dan Aktivasi
Abstrak: Karbon nanoporous memiliki sifat unik sehingga banyak digunakan pada beragam aplikasi seperti untuk baterai, superkapasitor, pendukung katalis dan sensor. Karbon nanoporous dengan struktur mikropori, luas permukaan besar dan volume pori tinggi dapat dihasilkan dari prekursor batu bara, turunan minyak bumi dan biomasa berlignoseluosa. Batu bara dan turunan minyak bumi bersumber dari fosil dimana suatu saat akan habis dan harganya cenderung naik, sementara itu biomasa berlignoselulosa jumlahnya melimpah, dapat diperbaharui dan lebih ramah terhadap lingkungan. Kayu dan limbah yang berbasiskan biomasa merupakan sumber potensial untuk pembuatan karbon nanoporous karena mengandung unsur karbon dan materi mudah menguap tinggi. Karbon nanoporous dari biomasa berlignoselulosa dapat diperoleh melalui tahapan karbonisasi dan aktivasi. Karbonisasi konvensional yang umum dilakukan adalah karbonisasi pirolisis (KP) pada suhu antara 400-600oC. Pada kondisi ini telah terbentuk struktur aromatik karbon pada arang (prekursor) sehingga untuk menghasilkan karbon aktif dengan porositas tinggi diperlukan aktivator dalam jumlah banyak. Dampak lain dari penggunaan aktivator adalah terbentuknya produk turunan selama proses aktivasi. Untuk mendapatkan karbon dengan tingkat kemurnian tinggi perlu menghilangkan produk pengotor tersebut melalui proses pencucian menggunakan pelarut asam seperti HCl sehingga semakin banyak aktivator yang digunakan, kebutuhan bahan kimia pencuci juga akan semakin besar. Alternatif teknik karbonisasi yang lebih ramah lingkungan adalah karbonisasi hidrotermal (KH). Proses ini dilakukan pada suhu rendah (hemat energi) dan berlangsung dalam reaktor tertutup menggunakan media air. Polutan berupa gas sebagai bahan pencemar dapat diminimalisir. Produk karbonisasi berupa arang-hidro bersifat amorf dan mengandung materi mudah menguap tinggi sehingga akan lebih sedikit aktivator yang diperlukan untuk menghasilkan karbon aktif dengan porositas tinggi. Berdasarkan pertimbangan tersebut maka pada penelitian ini dilakukan karbonisasi hidrotermal dan pirolisis pada suhu rendah untuk mendapatkan arang-hidro dan arang dalam kondisi lunak. Porositas tinggi pada karbon aktif dapat diperoleh melalui aktivasi kimia menggunakan aktivator KOH. Melalui teknik ini dihasilkan luas permukaan lebih dari 1,900 m2/g. Jumlah KOH yang digunakan masih cukup besar yaitu pada perbandingan KOH:karbon berkisar antara 1:2 hingga 6:1 dan bahkan 8:1. Perbandingan optimum untuk menghasilkan karbon aktif berukuran pori mikro (nanoporous) rata-rata sebesar 3:1. Dalam rangka meningkatkan efektivitas kinerja KOH selama proses aktivasi, maka teknik yang dapat dilakukan adalah mengkombinasikan antara aktivasi kimia (KOH) dan uap air. Prinsip dari proses ini adalah memanfaatkan produk turunan KOH seperti K2CO3, K dan K2O menjadi KOH melalui bantuan uap air sehingga terjadi siklus KOH sehingga penggunaan KOH dapat dikurangi. Tujuan penelitian ini adalah diversifikasi produk biomasa hutan menjadi karbon nanoporous konduktif melalui proses karbonisasi pirolisis dan hidrotermal suhu rendah, aktivasi menggunakan KOH rendah dikombinasikan dengan uap air, dan pemanasan lanjutan untuk meningkatkan konduktivitas. Sasaran yang diharapkan adalah diperoleh jenis biomasa hutan dan kondisi proses paling baik untuk menghasilkan karbon nanoporous konduktif. Analisis dilakukan menggunakan beberapa instrumen diantaranya XRD, FTIR, SEM, EDS, SAA, TEM, LCR meter dan Py-GCMS serta dilakukan juga analisis proksimat dan ultimat. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa karakteristik setiap biomasa berpengaruh terhadap sifat karbon aktif yang dihasilkan. Kemampuan dalam pembentukan porositas tidak hanya ditentukan oleh kandungan dan kadar komponen kimia tetapi juga oleh sifat lain seperti morfologi, struktur kristalin, materi mudah menguap dan proses karbonisasi. Pembentukan awal kerangka karbon bersifat amorf merupakan kunci untuk mendapatkan arang dan
Keyword: karbon nanoporous, hidrotermal, pirolisis, aktivasi KOH-uap air, konduktivitas, biomasa

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