Judul: Adsorpsi karotenoid dari metil ester minyak sawit dengan menggunakan adsorben atapulgit dan magnesium silikat sintetik
Abstrak: Krisis energi yang melanda dunia disertai dengan isu global warming memunculkan biodiesel sebagai salah satu sumber energi alternatif pengganti bahan bakar minyak. Biodiesel terbuat dari minyak nabati dan memiliki sifat yang mirip dengan minyak solar. Beberapa komoditas yang sudah dimanfaatkan sebagai bahan baku biodiesel antara lain minyak sawit, minyak kedelai, minyak rapeseed, minyak biji bunga matahari, minyak jarak dan minyak goreng bekas. Minyak sawit lebih prospektif dikembangkan sebagai bahan baku biodiesel karena produktivitasnya lebih besar dibandingkan bahan baku lainnya, yaitu 4 ton per hektar. Metil ester yang dihasilkan dalam produksi biodiesel berbahan baku minyak sawit masih mengandung zat pengotor berupa sisa katalis, sabun, asam lemak bebas, air, dan beberapa zat tak tersabunkan seperti tokoferol, sterol, karotenoid, dan mineral. Zat pengotor tersebut perlu dihilangkan karena dapat menurunkan mutu metil ester dan mengganggu kinerja mesin diesel.
Keyword: 

Judul: Teknik pemekatan B-karoten minyak sawit kasar dengan transesterifikasi dan saponifikasi
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan metode terpilih dari beberapa cara pemekatan minyak sawit sehingga menghasilkan pekatan ẞ-karoten yang berguna untuk menanggulangi kekurangan gizi vitamin A, pemeliharaan alat reproduksi, sistem pertahanan tubuh, untuk sekresi lendir, pertumbuhan normal dan menekan timbulnya tumor ganas. Penelitian ini dilakukan dalam tiga tahap yaitu proses transesterifikasi, proses saponifikasi dan proses kombinasi transesterifikasi-saponifikasi Proses transesterifikasi adalah proses pengubahan trigliserida menjadi metilester menggunakan metanol dengan katalis sodium metoksida (NaOCH3) pada suhu 60°C selama 1 jam. Pada percobaan ini dilakukan penentuan beberapa kondisi untuk mendapatkan proses transesterifikasi yang optimum Untuk optimasi proses transesterifikasi yang menghasilkan metilester, terpilih kondisi dengan perbandingan molar metanol terhadap minyak sawit kasar. 8 1 dan penambahan persentase NaOH 1% Waktu satu jam pada suhu 60°C dipilih sebagai waktu proses yang optimum. Metilester yang didapat dengan dan tanpa penambahan pelarut ekstraksi tidak berbeda nyata dalam hal rendemen dan total karotenoidnya, sehingga dalam proses transesterifikasi ini tidak menggunakan penambahan pelarut ekstraksi Untuk menyempurnakan pemisahan antara metilester dengan gliserol maka kondisi dengan kecepatan putar 1250 rpm selama 5 menit dipilih sebagai kondisi pemisahan yang optimum Proses transesterifikasi dengan menggunakan kondisi-kondisi terpilih menghasilkan total karotenoid 787,35 ppm dengan kadar B-karoten 78,37% sehingga meningkatkan total karotenoid dan kadar B-karoten sebanyak 1.15 kali dari total karotenoid dan kadar ẞ-karoten minyak sawit kasar. ...
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