Judul: Pengaruh pencemaran deterjen dalam air terhadap proses pembuatan bir
Abstrak: Pencemaran air oleh deterjen menjadi masalah memprihatinkan bagi industri minuman khususnya industri bir karena 94 persen komponen bir adalah air. Batas kandungan maksimum deterjen dalam air yang diizinkan oleh WHO adalah 0.5 ppm. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh pencemaran deterjen dalam air terhadap proses pembuatan bir. Penelitian terbagi atas tiga tahap yaitu tahap penjernihan air (klarifikasi, filtrasi pasir dan filtrasi arang aktif), pemasakan malt dan fermentasi. Analisis fisiko-kimiawi dilakukan pada setiap tahap penelitian. Pengurangan kandungan deterjen sebesar 81 persen diperoleh pada proses penjernihan air dengan menggunakan arang aktif sebanyak 97.8 g dan kecepatan alir 1.715 ml/menit. Adanya deterjen dalam proses pemasakan malt memberikan nilai FAN (Free Amino Nitrogen) ekstrak malt lebih tinggi sedangkan persentase ekstrak malt yang didapat tidak berbeda nyata. Fermentasi berlangsung dengan baik pada konsentrasi deterjen 0.2 ppm dan semakin lambat pada konsentrasi deterjen lebih tinggi. Bir yang dihasilkan tidak memberikan perbedaan dalam hal warna, pH, kepahitan, polifenol namun berbeda dalam kandungan besi, diasetil dan busa.....
Keyword: 

Judul: Penggunaan Mikroorganisma Untuk Mengurangi Senyawa-Senyawa Organik Beracun Pada Air Limbah Industri Pulp Dan Kertas Proses Kraft
Abstrak: Air limbah industri pulp dan kertas proses kraft mengandung senyawa-senyawa organik beracun yang membahayakan kehidupan organisma perairan, sehingga perlu dilakukan pengolahan terlebih dahulu sebelum dibuang ke lingkungan. Senyawa- senyawa organik tersebut misalnya asam-asam resin dan asam asam lemak mempunyai sifat aktif permukaan (surface active) yang dapat menimbulkan busa. Salah satu metoda untuk mengurangi toksisitas air limbah adalah pemisahan dengan cara pembusaan. Metoda ini dapat mengurangi kandungan senyawa organik beracun sebesar 64 persen (tall oil); BOD5, sembilan persen; COD, 12 persen; pH, tiga persen; kekeruhan, 93 persen; kecenderungan busa sebesar 54 persen dan kestabilan busa, 95 persen. Sedangkan cairan hasil pemecahan busa (collapsed foam) mengandung toksisitas yang sangat tinggi (peningkatan kadar "tall oil" sebesar 279 persen), sehingga perlu diolah lebih lanjut. Dengan menggunakan mikroorganisma (kultur campur), kandungan senyawa organik beracun pada cairan hasil pemecahan busa dapat dikurangi sebesar 53.393.8 persen, demikian juga BOD5 (57-83 persen), COD (2.5- 58.7 persen), tetapi terjadi kenaikan pH sebesar 10 19 persen, kecenderungan busa sebesar 6.5 30.3 persen, kestabilan busa sebesar 14,5 - 119.5 persen dan kekeruhan sebesar 879 hing- ga 1 629 persen. Faktor waktu inkubasi, konsentrasi cairan busa, jenis sumber mikroorganisma dan interaksinya, sangat berpengaruh terhadap parameter kandungan "tall oil", BOD5, COD, kekeruh- an dan pH, sedangkan pada parameter kecenderungan busa dan kestabilan busa tidak berbeda. Pada interaksi waktu inkubasi tiga hari, konsentrasi cairan 50 persen dan jenis sumber mikroorganisma berasal dari lumpur aktif pengolahan air limbah industri pulp dan kertas, menghasilkan persen penurunan kandungan senyawa-senyawa organik beracun yang terbesar, yakni 93.8 persen.
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