Judul: Analisis energi pada proses pembuatan minyak nyamplung
Abstrak: Energi merupakan sumber kebutuhan vital bagi masyarakat. Kondisi empiris menunjukkan bahwa sebagian besar masyarakat masih tergantung pada sumber energi yang berasal dari fosil seperti minyak dan gas. Penggunaan bahan bakar fosil saat ini mulai dikaji ulang karena ketersediaannya mulai menipis dan butuh waktu yang relatif lama untuk terbentuk kembali. Sementara itu konsumsi bahan bakar minyak (BBM) pada sektor transportasi untuk jenis gasoline oktan 88 (premium atau bensin), gasoline oktan 92 (pertamax), dan biodiesel 5% (biosolar) juga meningkat tiap tahunnya. Salah satu alternatif sebagai pengganti bahan bakar fosil adalah biofuel yang berasal dari sumberdaya hayati yang bisa diperbarui berupa minyak nabati dan hewani. Salah satu sumber minyak nabati yang dapat digunakan sebagai bahan bakar adalah Nyamplung (Calophyllum inophyllum). Kelebihan Nyamplung sebagai bahan bahan baku biofuel adalah menghasilkan rendemen yang cukup tinggi, mencapai 72%, tersebar merata secara alami di Indonesia dan memiliki daya bertahan hidup yang tinggi, produktivitasnya tinggi hingga 20 ton/ ha sedangkan jarak pagar 5 ton/ha, berbuah sepanjang tahun, sebagai wind breaker yang melindungi tanaman pertanian agar tidak rebah terkena angin besar, dan tidak berkompetisi dengan kebutuhan pangan. Biji nyamplung mengandung minyak 40-72%; air 25-35%; dan abu 1.1-1.3%. Minyak kasar mengandung asam resin 9.7-15% yang menyebabkan minyak berwarna hijau, rasanya pahit, dan beracun. Berdasarkan jumlah tegakan pohon nyamplung yang ada di Indonesia, potensi minyak nyamplung yang dihasilkan sebesar 39,405.6 ton/ tahun atau 43,784,000 kl/tahun
Keyword: 

Judul: Proses Produksi Biodiesel dari Biji Nyamplung dengan Metode Ekstraksi dan Transesterifikasi Secara Berkesinambungan
Abstrak: Minyak bumi merupakan sumber energi yang ketersediaannya terbatas. Energi alternatif merupakan salah satu solusi dalam mengatasi resiko kelangkaan energi. Biodiesel merupakan salah satu energi alternatif yang mampu mengatasi masalah kelangkaan energi. Bahan baku pembuatan biodiesel yang potensial salah satunya adalah biji nyamplung, karena biji nyamplung mampu menghasilkan minyak yang tinggi dan aplikasinya tidak untuk tujuan konsumsi pangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh durasi proses dan nisbah mol metanol/minyak terhadap rendemen dan mutu biodiesel, serta untuk mendapatkan perlakuan terbaik berdasarkan rendemen dan mutu biodiesel yang dihasilkan. Penelitian ini dilaksanakan dengan menggunakan rancangan acak lengkap faktorial dengan 2 faktor, dan dianalisis dengan ANOVA (α= 0,05) dan uji lanjut Duncan. Faktor yang digunakan adalah durasi proses (5-7 jam) dan nisbah mol metanol/minyak (5:1-7:1). Hasil analisis ragam menunjukkan durasi proses ekstraksi mempengaruhi rendemen biodiesel basis minyak potensial, sedangkan nisbah mol metanol/minyak mempengaruhi bilangan asam biodiesel. Perlakuan terbaik berdasarkan rendemen biodiesel tertinggi yang dihasilkan adalah durasi proses ekstraksi selama 6 jam dengan nisbah mol metanol/minyak 7:1. Mutu biodiesel dari perlakuan tersebut memiliki densitas 0,895 g/cm3, viskositas 11,63 cSt, bilangan asam 9,47 mg KOH/g, bilangan penyabunan 219,6 mg KOH/g, dan bilangan ester 210,2 mg KOH/g. Mutu biodiesel tersebut belum memenuhi SNI 7182:2015.
Keyword: biodiesel, ekstraksi, nyamplung, transesterifikasi

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