Judul: Studi penggunaan minyak kemiri (Aleuries moluccana Willd) sebagai bahan bakar motor diesel
Abstrak: Motor diesel sebagai sumber tenaga terbesar untuk pertanian, industri dan transportasi mengalami peningkatan dalam hal kebutuhannya dibandingkan dengan sumber tenaga lainnya. Hal ini disebabkan motor diesel mempunyai efisiensi yang lebih besar dibandingkan motor bensin, disamping itu bahan bakarnya lebih murah. Sebagai bahan bakarnya digunakan minyak solar yang termasuk bahan bakar relatif murah yang dihasilkan dari minyak bumi. Penggunaan motor diesel yang semakin meningkat itu tidak mungkin terus menerus diikuti oleh peningkatan sumber daya minyak bumi, mengingat cadangan minyak bumi yang semakin menyusut. Oleh karena itu perlu dijajaki potensi sumber energi yang lain, terutama yang berasal dari minyak-minyak nabati, misalnya minyak kelapa sawit, minyak jarak dan minyak kemiri. Tujuan dari penelitian ini adalah mempelajari kemungkinan penggunaan minyak kemiri sebagai bahan bakar motor diesel. Pada penelitian ini dipelajari : 1). Sifat fisika-kimia minyak kemiri sebagai bahan bakar motor diesel, 2). konsumsi bahan bakar (1/jam), 3). efek perubahan suhu dan RPM pada motor diesel dibandingkan dengan bahan bakar solar…dst
Keyword: 

Judul: Mempelajari pengaruh perlakuan pendahuluan dan suhu pengempaan terhadap rendemen dan mutu minyak kemiri (Aleurites moluccana Willd)
Abstrak: Kebutuhan minyak mengering (drying oil) semakin meningkat setiap tahun sejalan dengan laju pembangunan. Hal ini dapat dilihat dari impor minyak mengering yang semakin meningkat, seperti minyak linseed dengan turunannya, minyak tung dan jenis minyak mengering yang lain. Dari beberapa hasil penelitian yang sudah diterapkan, minyak kemiri mempunyai sifat yang hampir sama dengan minyak linseed. Minyak kemiri diperoleh dari daging biji tanaman kemiri (Aleurites molucca- na WILLD) yang sudah sangat dikenal di Indonesia, sehingga minyak kemiri berpotensi untuk menggantikan minyak linseed. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempelajari pengaruh perlakuan pendahuluan dan suhu pengempaan daging biji kemiri dalam rangka memperoleh rendemen yang tertinggi dengan mutu minyak yang baik ditinjau dari aspek fisiko-kimia. Rancangan yang digunakan adalah rancangan acak faktorial dengan dua kali ulangan. Perlakuan yang dicobakan adalah perlakuan pendahuluan (A) dengan 3 taraf, yaitu pengukusan (A₁), penyangraian (A2), tanpa pengukusan dan penyangraian (A3); dan suhu pengempaan dengan lima taraf suhu, yaitu 30°C (B₁), 65°C (B2), 100°C (B3), 135°C (B4) dan 170°C (B5). Analisa yang dilakukan meliputi rendemen, bobot jenis, indeks bias, kekentalan, persen transmisi, bilangan penyabunan, bilangan asam, bilangan iod, bilangan peroksida dan bahan tidak tersabunkan. ...
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