Judul: Pemanfaatan kotoran ayam dan sampai kota sebagai sumber energi gas bio
Abstrak: Indonesia sebagai negara penghasil minyak bumi giat menyebar luaskan program penghematan energi yaitu diversifikasi sumber energi, konservasi energi minyak, indeksa si sumber-sumber energi alternatif dan intensifikasi penggunaan sumber energi daur-ulang (renewable). Usaha yang dapat dilakukan dengan segera adalah diversifikasi dan konservasi yang didukung oleh banyaknya potensi energi surya, salah satunya adalah limbah nabati dan hewani. Dalam kaitan dengan tersebut di atas, maka sesuai dengan Keppres 50/80 yang menentukan ternak ayam sebagai ternak rakyat, akan terdapat 1868 unit peternakan ayam petelur di Indonesia pada tahun 1983. Suatu jumlah yang relatip besar apabila dimanfaatkan energinya. Penelitian ini bertujuan 1) mencari komposisi bahan pembentuk gas bio dari kotoran ayam dan sampah kota yang efisien dan efektif, 2) melakukan pengamatan jumlah gas efektif yang dapat digunakan sebagai sumber panas untuk memasak, dan 3) mempelajari kelayakan alat pembangkit gas bio tipe drum, secara teknis dan ekonomis untuk dikembang kan dan diterapkan bagi peternak ayam petelur. Disain alat pembangkit gas bio yang dibuat adalah tipe drum, terdiri atas dua bagian yaitu pencerna (digester) dan penampung gas. Sedangkan kompor yang dipergunakan untuk membakar (menguji) gas bio yang dihasilkan adalah kompor gas sederhana dan kompor gas tipe Ogem yang banyak ter dapat di pasaran. Penelitian dilakukan di Pesantren Darul Fallah, Ciam- pea Bogor, mulai Januari 1982 sampai Juni 1982. Percobaan mempergunakan campuran kotoran ayam dan sampah pasar dengan perbandingan 10, 11, dan 1: 2. Hasil pengujian menunjukkan bahwa hasil optimum diperoleh dari campuran kotoran ayam dan sampah dengan perbandingan 1: 2 mulai dapat dibakar pada hari ke 8 sejak pengisian awal, dengan produksi sekitar 194 liter gas/unit/ hari setelah hari ke 18 sejak pengisian awal, dengan pengumpanan 1,7 kg kotoran ayam dan 3,4 kg sampah serta 8,3 kg air per hari. Untuk mendapatkan kalor efektif setara dengan 1 liter minyak tanah per hari, diperlukan 4 unit alat pembangkit gas bio dengan harga kalor efektif sebesar Po 53, per 1000 Kcal.
Keyword: 

Judul: Pengembangan Teknologi Biogas dengan Pemamfaatan Kotoran Ternak dan Jerami Padi Sebagai Alternatif Energi Pedesaan.
Abstrak: Indonesia merupakan negara agraris yang kaya akan sumber biomassa. Sumber biomassa tersebut tersebar hampir di seluruh daerah, baik berupa limbah pertanian ataupun produksi hasil hutan. Sejalan dengan peningkatan produksi pertanian dan peternakan, maka jumlah limbah yang dihasilkan dari kedua sektor ini juga cukup besar. Dua macam limbah yang cukup besar jumlahnya dari pertanian dan peternakan adalah jerami dan kotoran ternak. Limbah-limbah ini selain belum dimanfaatkan secara maksimal, limbah-limbah tersebut juga ikut memberi peran dalam meningkatkan efek rumah kaca yang menyebabkan pemanasan global. Teknologi pengolahan limbah pertanian yang sangat efektif untuk pemecahan masalah di atas adalah teknologi biogas. Bertolak dari masalah tersebut, maka penelitian ini bertujuan mencari kombinasi terbaik antara jerami dan kotoran ternak dalam memproduksi biogas.
Keyword: Teknologi Biogas, Pemanfaatan Kotoran Ternak, Jerami Padi, Alternatif Energi Pedesaan, Sumber biomassa

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