Judul: Analisis finansial terhadap beberapa model pembangkit biogas untuk pedesaan
Abstrak: Biogas adalah campuran dari gas Metana (CH4), sedikit. H2S, N2, H2, CO2 serta senyawa hidrokarbon lain yang dihasilkan melalui proses fermentasi anaerob terhadap bahan-bahan organik seperti kotoran ternak dan manusia, limbah pertanian dan industri dengan kadar bahan organik lebih dari 2 persen. 3'500 - Biogas mempunyai nilai kalor antara 6 500 kkal/m³ (kadar CH4 antara 40 - 60 persen). Biogas dapat digunakan untuk memasak, penerangan serta untuk menggerakkan mesin. Teknologi biogas sangat potensial untuk dikembangkan di pedesaan karena teknologinya relatif sederhana, kotoran ternak mudah diperoleh, menghasilkan bahan bakar yang murah dan bersih serta pupuk organik yang tinggi mutunya. Pengembangan teknologi biogas juga diharapkan dapat mem- berikan manfaat lain seperti usaha pencegahan erosi dan kerusakan hutan, sanitasi lingkungan, pemanfaatan kembali limbah serta pengusahaan energi yang terbarui. ...
Keyword: 

Judul: Analisa ekonomi pembangkit gas bio pada suatu model perencanaan pemanfaatan energi gas bio dalam suatu usaha tani
Abstrak: Teknologi gas bio merupakan teknologi yang memanfaatkan limbah organik melalui proses fermentasi anaerobik untuk menghasilkan gas bio yang memiliki nilai kalor yang cukup tinggi, sehingga dapat dimanfaatkan sebagai bahan bakar. Teknologi ini cukup potensial untuk dikembangkan di pedesaan karena teknologinya relatif sederhana, kotoran ternak mudah diperoleh, menghasilkan bahan bakar yang bersih serta pupuk organik yang melimpah dan tinggi mutunya. Pengembangan teknologi gas bio diharapkan dapat memberikan manfaat, antara lain seperti usaha pencegahan erosi dan kerusakan hutan, sanitasi lingkungan, pemanfaatan kembali limbah dan pengusahaan energi yang terbaharui. Selain itu juga diharapkan dapat meningkatkan standar hidup dan kesempatan kerja masyarakat. Tujuan dari penelitian ini, yaitu melakukan perhitungan biaya pem- buatan terhadap beberapa ukuran konstruksi pembangkit gas bio tipe BIP Banpres dan melakukan analisa ekonomi terhadap daya saing bahan bakar gas bio dengan bahan bakar lain serta analisa kelayakan model pembangkit gas bio yang direncanakan. Model konstruksi pembangkit gas bio yang dipilih adalah model BIP- Banpres yang merupakan modifikasi dari pembangkit gas bio model Cina. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, dinyatakan bahwa pem- bangkit gas bio model Cina lebih menguntungkan daripada model India (Thongkaimook, 1980 dan Usman S., 1992). Pada penelitian ini, gas bio yang dihasilkan dimanfaatkan untuk memenuhi kebutuhan rumah tangga, kegiatan pra panen dan kegiatan pasca panen. Untuk memenuhi kebutuhan rumah tangga, gas bio yang dihasilkan dipergunakan untuk menggantikan bahan bakar minyak tanah. Dari hasil analisa, biaya energi efektif bahan bakar gas bio masih lebih mahal daripada biaya energi efektif bahan bakar minyak tanah. Pada pembangkit gas bio ukuran 82.54 m³, biaya energi gas bio sebesar Rp 0.1029/kkal sedangkan biaya energi efektif bahan bakar minyak tanah sebesar Rp 0.0679/kkal. ...
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