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: Quality Analysis and Energy Consumption of Grain Fluidization Drying with Tempering
Abstrak: Pengeringan mekanis yang biasa digunakan untuk pengeringan gabah adalah menggunakan alat pengering fluidized bed dryer dengan suhu yang tinggi. Pengeringan dengan suhu tinggi biasanya tidak dilakukan hingga kadar air ±14%bb sehingga diperlukan pengeringan FBD menggunakan variasi suhu hingga mencapai kadar air ±14%bb yang ditambah dengan adanya perlakuan proses tempering di tengah pengeringan. Penelitian ini bertujuan menganalisis konsumsi energi spesifik dan analisis mutu pengeringan fluidisasi gabah dengan beberapa variasi perlakuan suhu dan tempering. Perhitungan kadar air metode oven yang dilakukan dari pengambilan sampel 2 kali ulangan relatif seragam karena nilai yang dihasilkan dari kedua sampel tidak jauh berbeda. Konsumsi energi total perlakuan kombinasi 1, perlakuan kombinasi 2, dan perlakuan kombinasi 3 berturut-turut menghasilkan nilai rata-rata sebesar 3,72 kWh, 4,67 kWh, dan 3,70 kWh. Konsumsi energi panas spesifik perlakuan kombinasi 1, perlakuan kombinasi 2, dan perlakuan kombinasi 3 berturut-turut menghasilkan nilai rata-rata sebesar 35,61 MJ / kg air yang diuapkan, 41,94 MJ / kg air yang diuapkan, dan 26,31 MJ / kg air yang diuapkan. Konsumsi energi spesifik perlakuan kombinasi 1, perlakuan kombinasi 2, dan perlakuan kombinasi 3 berturut-turut menghasilkan nilai rata-rata sebesar 39,34 MJ / kg air yang diuapkan, 50,32 MJ / kg air yang diuapkan, dan 38,84 MJ / kg air yang diuapkan. Analisis mutu yang dilakukan dari penggilingan gabah perlakuan kombinasi 1 menghasilkan rata-rata beras kepala sebesar 81,8% dan 81,4% serta rata-rata beras menir sebesar 2,2% dan 2,5%. Analisis mutu perlakuan kombinasi 2 menghasilkan rata-rata beras kepala sebesar 71,5% dan 66,2% serta rata-rata beras menir sebesar 3,5% dan 3,5%. Analisis mutu perlakuan kombinasi 3 menghasilkan rata-rata beras kepala sebesar 92,3% dan 91,5% serta rata-rata beras menir sebesar 0,6% dan 0,5%., Mechanical drying commonly used for grain drying is to use a fluidized bed dryer with a high temperature. Drying with high temperatures is usually not carried out until the water content is ±14%wb, so it is necessary to dry FBD using temperature variations until it reaches a water content of ±14%wb plus the tempering process treatment in the middle of drying. This study aims to analyze the total energy consumption and quality of grain fluidization drying quality with several variations of temperature and tempering treatment. The calculation of the moisture content of the oven method which was carried out from sampling 2 times was relatively uniform because the values obtained from the two samples were not much different. The total energy consumption of combination I treatment, combination II treatments, and combination III treatments, respectively resulted in an average value of 3.72 kWh, 4.67 kWh, and 3.70 kWh. The specific heat energy consumption of combination I treatment, combination II treatments, and combination III treatments, respectively resulted in an average value of 35.61 MJ / kg of evaporated water, 41.94 MJ / kg of evaporated water, and 26.31 MJ / kg of evaporated water. The specific energy consumption of combination I treatment, combination II treatments, and combination III treatments, respectively resulted in an average value of 39.34 MJ / kg of evaporated water, 50.32 MJ / kg of evaporated water, and 38.84 MJ / kg of evaporated water. Quality analysis carried out from
Keyword: fluidization, grain, drying, tempering, fluidization, grain, drying, tempering

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