Judul: Pengaruh tingkat asetilasi dan perendaman panas selumbar papan partikekl kayu karet terhadap daya tahan dari serangan rayap tanah (Macrotermes gilvus Hagen)
Abstrak: Pemanfaatan sumber daya alam kayu di Indonesia masih belum efisien, hal ini ditunjukkan dengan masih banyaknya limbah yang belum dimanfaatkan. Sedangkan kebutuhan akan kayu terus meningkat sejalan dengan pertambahan jumlah penduduk yang meningkat pesat. Banyaknya limbah menimbulkan usaha-usaha untuk memanfaatkannya. Salah satu pemecahannya adalah dengan memanfatkan limbah kayu menjadi bahan baku industri pengolahan kayu lanjutan. Industri papan partikel merupakan salah satu industri pengolahan kayu lanjutan yang dapat menggunakan limbah kayu sebagai bahan bakunya karena tidak memerlukan persyaratan kualitas bahan baku yang tinggi. Selain dapat meningkatkan efisiensi penggunaan kayu dan kelebihan-kelebihan lainnya. Pembuatan papan partikel juga mempunyai kekurangan dalam penggunaannya, misalnya stabilitas dimensinya yang rendah. Masalah lain dalam penggunaan papan partikel adalah adanya ancaman dari organisma perusak kayu terutama penggunaan papan partikel untuk kebutuhan eksterior. Ancaman paling besar datang dari serangga dan jamur pelapuk. Salah satu terbesar adalah dari rayap tanah. ancaman dari serangga yang Salah satu upaya untuk meningkatkan kualitas dan umur pakai papan partikel yang dapat dilakukan adalah dengan memberikan perlakuan pendahuluan yaitu, partikel kayunya diberi perlakuan tertentu terlebih dahulu sebelum dilanjutkan dengan proses berikutnya, yang dalam hal ini berupa perlakuan asetilasi dan perendaman panas sebelum dibuat papan partikel agar diperoleh sifat papan partikel yang lebih baik. ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh tingkat asetilasi dan perendaman panas selumbar terhadap sifat fisis dan mekanis papan partikel kayu karet (Hevea brasiliensis. Muell. Arg.)
Abstrak: Kebutuhan manusia terhadap kayu dari tahun ke tahun semakin meningkat, seiring dengan bertambahnya jumlah penduduk dan perkembangan teknologi, sehingga perlu pemanfaatan sumberdaya yang efisien. Salah satu usaha pemanfaatan bahan baku atau limbah kayu adalah dengan membuat papan partikel, karena dalam pembuatannya tidak memerlukan persyaratan bahan baku yang tinggi. Tetapi papan partikel masih memiliki kelemahan yang berarti, dalam hal stabilitas dimensinya yang rendah. Asetilasi terhadap selumbar dengan menggunakan bahan kimia anhidrida asetat adalah salah satu usaha untuk memperbaiki sifat-sifat papan partikel. Karena bahan tersebut harganya mahal, maka perlu penggunaan yang efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh tingkat penambahan anhidrida asetat dan perendaman panas terhadap sifat fisis dan mekanis papan partikel, serta untuk mengetahui penggunaan anhidrida asetat yang memadai. Papan partikel dibuat dari selumbar (flake) kayu karet berukuran kasar yang berasal dari Sasmaya T.o di Cibadak Sukabumi.
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