Judul: Penarikan contoh untuk pemeriksaan karakteristik mutu kertas sigaret jenis GB di PN Kertas Padalarang
Abstrak: Tulisan ini menggambarkan proses produksi kertas sigaret jenis GB dan prosedur pemeriksaan karakteristik mutu yang menyertainya. Konsep Statistika digunakan sebagai dasar untuk menilai prosedur pemeriksaan mutu (metode penarikan contoh) yang dilakukan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menelaah prosedur pemeriksaan mutu yang dilakukan PN Kertas Padalarang dan merumuskan tindakan yang dapat dilakukan untuk memperkecil keragaman yang disebabkan oleh metode penarikan contoh. Pada penelitian ini digunakan data primer hasil percobaan terhadap sifat fisik kertas sigaret jenis GB. Karakteristik mutu yang digunakan untuk menilai mutu kertas adalah gramatur, ketebalan, daya tembus udara, daya tarik, dan daya bakar. Hasil percobaan menunjukkan bahwa cara penarikan contoh untuk pemeriksaan mutu bahan jadi (kertas) dan bahan setengah jadi (pulp) yang selama ini dilakukan kurang tepat karena dianggap belum mewakili mutu secara keseluruhan…dst
Keyword: 

Judul: Suatu telaahan sifat keragaman mutu karet di PT Ciluar Baru Bogor
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui sifat keragaman mutu karet yang dihasilkan oleh pabrik pengolahan karet mentah P.T. Ciluar Baru Bogor, sehingga dapat digunakan sebagai dasar bagi sistem pengawasan mutu yang dilakukan pabrik tersebut. Selain itu dengan jalan mendapatkan nilai tengah, simpangan baku, selang kepercayaan, dan koefisien keragaman contoh yang diambil dari setiap tumpukan karet yang terpilih dari setiap partai yang dihasilkan, dapat ditentukan suatu kaidah penentuan mutu suatu partai karet. Penelitian menggunakan data hasil pengujian contoh karet P.T. Ciluar Baru di laboratorium Balai Penelitian Perkebunan Bogor (BPP Bogor). Karakteristik mutu yang dianalisis di laboratorium ini yaitu kadar kotoran, kadar abu, nilai Po, dan nilai PRI. Sidik ragam menunjukkan adanya perbedaan yang nyata antarcampuran yang digunakan, sehingga pengawasan mutu sebaiknya dilakukan terhadap setiap formula campuran untuk semua karakteristik mutu yang dianalisis. Untuk mengetahui adanya keragaman antartumpukan dapat dilakukan pengambilan ulang contoh dari tiap tumpukan terpilih.
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