Judul: Pengaruh Macam Dan Kadar Katalis Terhadap Sifat Papan Semen Partikel Acacia mangium Willd
Abstrak: Papan semen partikel mempakan salah satu jenis produk yang tergolong ke dalam komposit kayu, dibuat dari campuran partikel kayu atau bahan berlignoselulosa lainnya dengan semen sebagai perekatnya (Sutigno dkk., 1977). Acacia mangium mempakan salah satu jenis kayu yang banyak ditanam dalam rangka pembangunan Hutan Tanaman Industri (HTI) di Indonesia. Untuk meningkatkan efisiensi pemanfaatan kayu Acacia mangium tersebut, salah satu usaha yang dapat dilakukan adalah memanfaatkannya sebagai bahan baku dalam pembuatan papan semen partikel.
Keyword: 

Judul: Pembuatan Papan Semen Gypsum Dari Kayu Acacia mangium Willd
Abstrak: Papan semen partikel merupakan salah satu produk panil kayu yang berpotensi untuk dikembangkan. Papan semen partikel adalah papan tiruan yang terbuat dari campuran partikel kayu atau bahan berlignoselulosa lainnya, semen dan bahan tambahan serta diberi perlakuan kempa dingin. Papan semen ini memiliki kelebihan jika dibandingkan dengan produk biokomposit lainnya, antara lain : tahan terhadap serangan jamur, serangga dan api, serta memiliki stabilitas dimensi yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kualitas papan semen partikel dan mempelajari pengaruh substitusi semen dengan gypsum terhadap sifat fisis dan mekanisnya. Bahan yang digunakan adalah Acacia mangium Willd, semen Portland tipe I merk Tiga Roda dan Gypsum. Adonan pembuatan papan semen partikel terdiri dari semen, air dan partikel dengan perbandingan 2,5 : 1,25 :1,0. Taraf substitusi sebagian semen dalam penelitian adalah 10%-50%. Suhu hidrasi terjadi akibat reaksi eksotermik antara semen dan air. Nilainya merupakan salah satu indikator kesesuaian kayu sebagai bahan baku papan semen partikel. Suhu dan waktu hidrasi dipengaruhi oleh zat ekstraktif sehingga zat ekstraktif dapat menghambat pengerasan semen. Pengaruh substitusi gypsum terhadap sifat fisis dan sifat mekanis papan semen partikel dianalisa menggunakan RAL (Rancangan Acak Lengkap) dan dilanjutkan dengan uji Duncan. Hasil pengujian menunjukan bahwa suhu hidrasi semakin naik dengan meningkatnya taraf semen tersubstitusi. Tingkat semen tersubstitusi 40% dan 50% menghasilkan suhu hidrasi yang tergolong baik (suhu hidrasi > 40ºC), sedangkan untuk tingkat semen tersubstitusi 0% sampai 30% menghasilkan suhu hidrasi yang tergolong sedang (suhu > 36ºC) berdasarkan penggolongan oleh LPHH (Le mbaga Penelitian Hasil Hutan) Bogor. Nilai rata-rata kerapatan papan hasil penelitian yaitu 1,03 gr/cm3 lebih kecil dari yang ditargetkan yaitu 1,2 gr/cm3. Berdasarkan standar JIS A 5417 (1992) dan Bison (1975) kerapatan papan semen partikel yaitu 1,2 gr/cm3, maka untuk semua sifat fisis dan sifat mekanis yang duji dalam penelitian ini tidak bisa dibandingkan dengan standar JIS A 5417 (1992) dan Bison (1975). Pengujian terhadap sifat fisis menunjukan bahwa persentase kadar air, pengembangan linear, pengembangan tebal, dan daya serap air semakin meningkat dengan bertambahnya semen tersubstitusi. Nilai kerapatan dan pengembangan linear tidak berpengaruh dengan perlakuan substitusi semen sampai dengan taraf 50%. Sifat mekanis papan semen partikel semakin menurun dengan meningkatnya taraf semen tersubstitusi sampai 50%. Berdasarkan uji lanjut Duncan dapat diketahui bahwa perlakuan optimum untuk menghasilkan perlakuan yang tidak berbeda nyata de ngan kontrol yaitu perlakuan dengan penambahan gypsum 10%.
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