Judul: Ketahanan Bambu Betung (Dendrocalamus asper Backer) Terhadap Rayap Pasca Pengawetan dengan Senyawa Boron
Abstrak: Bambu betung (Dendrocalamus asper Backer) merupakan sumber daya hayati yang memiliki potensi dan tingkat pemanfaatan yang sangat tinggi di Indonesia seperti untuk alat rumah tangga, kerajinan tangan, bahan bangunan dan sebagainya. Namun demikian bambu betung rentan terhadap serangan rayap. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efektivitas pengawetan secara rendaman dingin dengan senyawa boron 5% dalam meningkatkan ketahanan bambu betung terhadap rayap kayu kering Cryptotermes cynocephalus Light dan rayap tanah Coptotermes curvignathus Holmgren. Pengujian ketahanan terhadap rayap kayu kering dilakukan berdasarkan Standar Nasional Indonesia (SNI) 01- 7207-2014, sedangkan ketahanan terhadap rayap tanah dilakukan berdasarkan Japanese Industrial Standard (JIS) K-1571-2004. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketahanan bambu betung terhadap rayap kayu kering meningkat dari Kelas Tahan IV (tidak tahan) menjadi Kelas Tahan I (sangat tahan). Sementara itu ketahanannya terhadap rayap tanah meningkat dari Kelas Tahan II (tahan) menjadi Kelas Tahan I (sangat tahan). Kata kunci: Bambu betung, rayap kayu kering, rayap tanah, senyawa boron 5%
Keyword: Bambu betung, rayap kayu kering, rayap tanah, senyawa boron 5%

Judul: Pengawetan bambu betung (dendrocalamus asper (schult.f.) Backer ex Heyne) dan bambu hitam (gigantocloa atroviolacea Widjaja) secara boucherie dengan senyawa boron
Abstrak: Bambu betung (Dendrocalamus asper (Schult. f.) Backer ex Heyne) dan Bambu Hitam (Gigantochloa atroviolacea Widjaja) merupakan dua jenis bambu yang tumbuh di berbagai daerah di Indonesia dan sangat potensial digunakan untuk berbagai keperluan masyarakat. Namun demikian, dua jenis bambu tersebut rentan terhadap serangan hama perusak kayu. Oleh karena itu perlu dilakukan upaya-upaya pengawetan kedua jenis bambu tersebut untuk meningkatkan umur pakainya. Menurut Liese (1980), pengawetan secara Boucherie merupakan metode yang terbukti efektif untuk mengawetkan bambu segar tebang. Dalam penelitian Arinana (1997), buluh bambu betung dapat terawetkan seluruhnya dalam empat hari pengawetan secara Boucherie dengan posisi buluh berdiri (tinggi buluh 1310,67 cm). Sedangkan Tektonia (1998) dalam penelitiannya melaporkan bahwa buluh bambu sembilang (Dendrocalamus giganteus Munro) sepanjang 2016,31 cm dapat terawetkan sampai ke ujung selama empat hari. Sementara itu pengaruh posisi buluh bambu dalam proses pengawetan metode Boucherie terhadap penetrasi bahan pengawet belum diketahui. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui efektivitas pengawetan bambu betung dan bambu hitam secara Boucherie menggunakan senyawa Boron dengan konsentrasi 5% pada posisi buluh berdiri dan rebah. Tingkat efektivitas pengawetan diukur melalui penetrasi longitudinal senyawa Boron pada contoh uji.
Keyword: Bambu betung

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