Judul: Studi mengenai konsumsi energi untuk pendidikan wort di ketel-wort pada proses pembuatan bir (Studi kasus di P.T.Delta Djakarta)
Abstrak: Pada proses pembuatan Bir, hasil akhir dari proses pemasakan adalah cairan ekstrak malt yang dinamakan wort. Wort dididihkan di dalam panci yang dinamakan ketel-wort. Proses pendidihan wort menggunakan steam yang berasal dari ketel-uap. Untuk mengetahui energi panas yang terpakai, satuan operasi dalam proses pendidihan wort dijabarkan dalam kebutuhan energi panas, sedangkan untuk mempelajari aspek penggunaan panas dilakukan studi tentang keseimbangan energi panas. Hasil analisa memperlihatkan bahwa fluktuasi dari suhu awal wort yang akan dididihkan menyebabkan perbedaan kebutuhan panas dalam proses pendidihan wort di ketel- wort, begitu pula dengan perbedaan massa wort yang akan didihkan dan jumlah air dari wort yang menguap. Hal lain yang mempengaruhi adalah persentase plato. Plato adalah jumlah endapan (solid) yang terkandung di dalam suatu larutan. Di samping itu, panas yang hilang dari dinding juga mempengaruhi kebutuhan energi panas di ketel-wort. Konsumsi panas rata-rata yang dibutuhkan untuk proses peningkatan suhu wort dan penguapan air untuk pemasakan wort pada satu hari (tanggal 7 Juli 1997) di ketel-wort adalah 7354120.1 kJ/jam atau 0.27 kJ/m3. Konsumsi panas rata-rata dari steam selama satu hari tersebut adalah 7355388.3 kJ/jarn. Konsumsi panas rata-rata yang dibutuhkan dalam proses pendidihan wort di ketel- wort selama 7 hari pemasakan adalah sebesar 6892165.0 kJ/jam atau 0.29 kJ/m3, sedangkan konsumsi steam rata-rata yang dibutuhkan selama 7 hari tersebut adalah 6893433.2 kJ/jam. Mutu uap yang dihasilkan selama 1 hari pemasakan bervariasi dari 0.9959 hingga 0.9991 dengan rata-rata sebesar 0.9972, sehingga laju pembentukan kondensat rata-rata yang diperoleh sebesar 530.77 kg/jam, sedangkan mutu uap rata-rata yang diperoleh selama 7 hari pengamatan adalah 0.9982 dengan laju pembentukan kondensat rata-rata sebanyak 338.74 kg/jam.
Keyword: 

Judul: Konsumsi energi pada proses produksi teh (Camellia sinesis L.) di PT Teh Nusamba Indah Cianjur
Abstrak: Kebutuhan akan energi merupakan kebutuhan vital untuk berlangsungnya kegiatan dalam suatu industri. Salah satu faktor yang dapat menghemat biaya dalam proses produksi ada- lah penghematan dan penggunaan energi yang efisien. Dalam kajian tentang proses produksi teh, aspek efisiensi penggu- naan energi tidak dapat dipisahkan dari setiap kegiatan pro- duksi dan merupakan suatu upaya untuk meningkatkan produkti- vitas baik secara kuantitas maupun kualitas. Tujuan penelitian yang dilakukan adalah menghitung kon- sumsi energi yang dibutuhkan untuk menghasilkan per satuan output teh kering, membandingkannya dengan hasil penelitian sebelumnya pada lokasi yang berbeda dan untuk menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap efisiensi penggunaan energi dalam sistem proses produksi teh. Total konsumsi energi pada proses produksi teh di PT. Tehnusamba Indah Cianjur adalah 54.81450 MJ/kg teh ke- ring atau sama dengan 1.14723 setara liter minyak teh kering. Nilai ini diperoleh pada kapasitas (SLM)/kg pabrik 349 207 kg pucuk teh/bulan atau 60.70 % dari kapasitas...
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