Judul: Efek toksikologis zat ekstraktif kayu keranji (Dialium platysephalum Backer) terhadap rayap pohon Neotermes dalbergiae Khv.
Abstrak: Penggunaan kayu di Indonesia semakin lama semakin meningkat sejalan dengan pembangunan di segala bidang. Diperkirakan terdapat ± 4000 jenis kayu yang tersebar di seluruh nusantara, tetapi sebagian kecil saja yang telah diketahui sifat-sifat teknologis dan kegunaannya. Sebagian besar kayu-kayu tersebut memiliki kelas keawetan yang rendah (IV dan V), sehingga mudah diserang oleh organisme perusak kayu seperti: jamur, rayap dan marine borer. Oleh sebab itu perlu dilakukan tindakan pengawetan agar masa pakai suatu jenis kayu dapat ditingkatkan. Bahan pengawet yang biasa digunakan adalah bahan pengawet sintetis, tetapi kebanyakan bahan pengawet ini tidak akrab lingkungan atau dengan kata lain bahan pengawet ini akan membahayakan kehidupan di sekitarnya. Secara alami keawetan suatu jenis kayu salah satunya ditentukan oleh kandungan zat ekstraktif yang bersifat racun terhadap organisme perusak kayu. Zat ekstraktif ini dapat berupa tanin, alkaloid, chinon, damar dan senyawa- senyawa fenol. Sehubungan dengan hal tersebut, maka suatu penelitian telah dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh zat ekstraktif kayu keranji dalam usaha menghambat serangan rayap Neotermes dalbergiae Khv. cipta m Serbuk kayu keranji (Dialium platysephalum Backer), yang berukuran ± 60 mesh, diektrak dengan menggunakan pelarut aseton. Selanjutnya hasil ekstraksi tersebut berturut-turut difraksinasi dengan pelarut n-heksan, etil eter, dan terakhir dengan etil asetat, sehingga diperoleh empat jenis larutan ekstrak. Contoh uji kertas selulosa (paper pads) direndam selama 24 jam, dalam konsentrasi 0, 2, 4, 6, 8, dan 10% pada masing-masing jenis larutan ekstraksi dan diumpankan pada rayap C. cynocephalus selama 4 minggu. ...
Keyword: 

Judul: Efek toksikologis zat ekstraktif kayu tembesu (Fagraea fragrans Roxb.) terhadap rayap pohon Neotermes dalbergiae Khv.
Abstrak: Penggunaan kayu yang memiliki keawetan alami tinggi masih terbatas, hal ini karena ketersediaannya langka dan harganya sangat mahal. Di Indonesia diperkirakan hanya terdapat 15-20% jenis-jenis kayu yang keawetannya tinggi sedangkan sisanya adalah kelas awet rendah (Oey Djoen Seng, 1964). Untuk meningkatkan umur pakai kayu dengan kelas awet rendah, digunakan bahan pengawet sintetis yang banyak dijual di pasaran. Penggunaan bahan pengawet kayu sintetis sering menimbulkan masalah karena sebagian mengandung unsur yang beracun. Kayu memiliki keawetan alami karena mengandung komponen yang diduga bersifat racun terhadap organisme perusak kayu. Sumber keawetan alami kayu ini bisa digunakan sebagai bahan pengawet alami. Selain itu bahan ini tidak menimbulkan dampak yang membahayakan terhadap lingkungan karena sifatnya yang mudah terdegradasi secara biologis (biodegradable). Keawetan kayu secara alami tidak dapat dipisahkan dari Kayu masih memegang peranan yang sangat penting dalam menunjang kehidupan manusia. Kebutuhan kayu semakin meningkat sejalan dengan pertambahan penduduk, kemajuan teknologi perindustrian, dan ilmu pengetahuan...dst
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