Judul: Kajian Proses Kimia Mekanis dalam Pembuatan Pulp Kertas Koran dari Kayu Hutan Tanaman
Abstrak: Pertambahan jumlah penduduk, berkembangnya industri dan bertambahnya usia dsekolah menyebabkan konsumsi kertas koran cenderung meningkat. Kertas koran diprodukai dari campuuran pil[p kayu, kertas bekas dan zat aditif (4;5;1). Pemenuhan kebutuhan bahan baku berupa kertas bekas masig diimpor karena penyediaan kertas bekas lokal masih sulit untuk skala manufacturing selain mutunyapun masih rendah.
Keyword: 

Judul: Kajian mutu pulp untuk kertas koran dari tandan kosong kelapa sawit dengan proses biopulping
Abstrak: Penggunaan kertas semakin lama semakin meningkat dalam berbagai bidang. Pada tahun 1990, konsumsi kertas mencapai 1 371 400 juta ton dan pada tahun 1994, konsumsi kertas telah mencapai 2 368 600 juta ton (APKI, 1995). Dengan semakin meningkatnya arus informasi pada saat ini, maka salah satu jenis kertas yang paling banyak dibutuhkan adalah kertas koran. Peningkatan konsumsi kertas juga menyebabkan semakin banyaknya industri pulp untuk berbagai jenis kertas. Masalah yang dihadapi oleh industri pulp dan kertas adalah terbatasnya bahan baku kayu, sehingga dibutuhkan alternatif bahan baku lainnya. Limbah pertanian yang banyak mengandung selulosa dan tersedia sepanjang tahun seperti tandan kosong kelapa sawit dapat dipertimbangkan sebagai bahan baku pulp. Tandan kosong kelapa sawit merupakan limbah utama pada industri minyak kelapa sawit. Pada tahun 1990, minyak sawit kasar yang diproduksi Indonesia adalah sebesar 2,23 juta ton per tahun dan ditargetkan akan mencapai 4,5 juta ton per tahun pada tahun 1995. Dari produksi minyak sawit sebesar 4,20 ton dapat dihasilkan limbah tandan kosong kelapa sawit sebanyak 2,07 ton (Pusat Penelitian Perkebunan Medan, 1992). Masalah lain yang dihadapi dalam industri pulp dan kertas adalah pencemaran lingkungan. Salah satu proses alternatif untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan menerapkan proses biopulping. Biopulping adalah proses pembuatan pulp dengan memanfaatkan mikroorganisme untuk mengurangi lignin dan zat ekstraktif pada bahan baku pulp sebelum diproses lebih lanjut dengan cara mekanis, kimia atau kimia mekanis. Tahap penghilangan lignin dengan menggunakan mikroorganisme disebut biodelignifikasi. Penelitian ini terdiri atas penelitian pendahuluan dan penelitian utama. Penelitian pendahuluan bertujuan untuk menentukan isolat jamur pelapuk putih (Coriolus versicolor, Phanaerochaete chrysosporium, galur KT.J02, Cipanas, Super fungi, dan Rami putih) dan media propagasi (media cair kaldu dekstrosa kentang, media padat campuran dedak dan tandan kosong kelapa sawit serta campuran dedak dan serbuk gergaji) serta jumlah inokulum (5, 10 dan 15 persen b/b atau v/b) yang terbaik untuk diterapkan pada proses biodelignifikasi tandan kosong kelapa sawit. Kriteria pemilihan didasarkan pada persentase pengurangan kadar lignin dan selulosa tandan kosong kelapa sawit setelah waktu inkubasi 14 hari. Penelitian utama bertujuan untuk menentukan waktu optimum inkubasi tandan kosong kelapa sawit pada tahap biodelignifikasi dan menentukan konsentrasi optimum larutan pemasak natrium hidroksida pada tahap pembuatan pulp sehingga diperoleh pulp untuk kertas koran dengan sifat fisik dan kimia yang baik...
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