Judul: Nanopartikel Karbon dari Durian sebagai Inhibitor Korosi Tembaga
Abstrak: Pencegahan korosi menggunakan inhibitor korosi adalah salah satu metode yang paling umum, efektif, dan ekonomis untuk melindungi logam di perairan laut. Namun, sebagian besar senyawa organik dan anorganik yang dilaporkan sebagai inhibitor korosi biasanya beracun atau memerlukan metode sintesis yang rumit. Tujuan penelitian ini adalah menyintesis karbon dot sebagai inhibitor korosi ramah lingkungan dari bahan baku durian, yang memiliki risiko yang rendah terhadap pencemaran lingkungan, dan mengkaji aspek termodinamika dan kinetika reaksinya. Karbon dot (C-dot) disintesis dengan metode pemanasan sederhana jus durian dan etanol pada suhu 125℃ selama 12 jam untuk memperoleh bubuk halus berwarna hitam yang kelarutannya sangat tinggi di dalam air. C-dot hasil sintesis dikarakterisasi menggunakan spektrofotometer FTIR, UV-Vis, dan Fluoresens. Larutan encer C-dot menampilkan warna coklat muda di bawah sinar tampak dan memancarkan cahaya biru yang intens di bawah sinar UV (366 nm), dengan emisi fluoresens maksimum pada panjang gelombang 519 nm. Spektrum FTIR menunjukkan pita serapan yang didominasi oleh gugus yang bersifat hidrofilik yakni pada bilangan gelombang 3258, 2924, 1750, 1590, 1402, 1055 dan 923 cm-1 berturut-turut berhubungan dengan gugus fungsi –OH, C–H, C=O, C=C, C–O–C, S=O dan cincin epoksi. Adanya gugus fungsional ini mendukung bahwa C-dot yang disintesis memiliki kelarutan yang sangat baik dalam air. Selanjutnya, gugus fungsi permukaan C-dot yang kaya elektron seperti ester dan oksida sulfur bermanfaat dalam pembentukan lapisan pelindung pada permukaan tembaga sehingga korosi dapat dihambat. Daya inhibisi korosi C-dot terhadap tembaga diamati dengan menggunakan metode kehilangan bobot (weight loss) dan polarisasi potensiodinamik dalam larutan NaCl 1%. Hasil pengujian menggunakan metode kehilangan bobot diperoleh efisiensi inhibisi maksimum sebesar 74% pada konsentrasi C-dot 800 ppm, sementara dengan metode polarisasi potensiodinamik ditemukan efisiensi inhibisi maksimum sebesar 89% pada konsentrasi C-dot 800 ppm. Berdasarkan data polarisasi potensidinamik menunjukkan bahwa C-dot dapat menekan laju reaksi katodik dan anodik secara bersamaan sehingga C-dot dapat diklasifikasikan sebagai inhibitor tipe campuran. Parameter termodinamika-kinetika korosi memperlihatkan bahwa kehadiran C-dot sebagai inhibitor korosi menyebabkan reaksi berjalan semakin tidak spontan dapat terbukti dengan nilai spontanitas (G*) yang bertambah. Nilai energi aktivasi sampel yang lebih tinggi dibanding blanko mengindikasikan kehadiran C-dot efektif untuk menurunkan laju korosi logam.
Keyword: C-dot, durian, inhibitor korosi, tembaga

Judul: Nanopartikel Karbon (C-dot) sebagai Inhibitor Korosi pada Tembaga.
Abstrak: Korosi pada tembaga dapat menurunkan mutu logam sehingga diperlukan upaya untuk mengendalikan laju korosi, salah satunya dengan menambahkan inhibitor korosi. Nanopartikel karbon (C-dot) berpotensi sebagai inhibitor korosi karena memiliki gugus fungsi C=O, O-H, N-H, dan CH2 pada permukaannya. Cdot dapat disintesis menggunakan metode oven mikrogelombang dari asam sitrat sebagai sumber karbon dan urea sebagai agen pasivasi pada permukaan C-dot. Penelitian ini bertujuan menyintesis C-dot dengan ragam konsentrasi urea dan menguji kinerjanya sebagai inhibitor korosi menggunakan teknik polarisasi potensiodinamik. Urea diragamkan dengan konsentrasi 5%, 15%, 25%, dan 35% (b/b). Daya inhibitor korosi diuji dengan meragamkan konsentrasi larutan C-dot dan NaCl. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa C-dot dapat digunakan sebagai inhibitor korosi pada tembaga. Efisiensi inhibisi larutan C-dot meningkat seiring dengan bertambahnya kadar urea dalam C-dot dan konsentrasi larutan C-dot serta berkurangnya konsentrasi NaCl. Efisiensi inhibisi korosi yang optimum sebesar 93% pada sampel C-dot diperoleh dengan kadar urea 35% (b/b), konsentrasi larutan C-dot 250 ppm, dan konsentrasi NaCl 1% (b/v).
Keyword: asam sitrat, C-dot, inhibitor korosi, tembaga

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