Judul: Studi Pembuatan Papan Partikel Binderless Dari Inti Kenaf (Hibiscus cannabinus L.) dengan Autoclave Pretreatment
Abstrak: Kenaf merupakan salah satu tumbuhan berlignoselulosa yang memiliki potensi untuk dijadikan papan partikel. Sebagian besar papan partikel menggunakan perekat formaldehid seperti Urea Formaldehid (UF), Melamin Formaldehid (MF), Phenol Formaldehid (PF) untuk menyatukan partikel-partikelnya. Di dalam penelitian Ali et al (1998) disebutkan bahwa emisi formaldehid dapat menyebabkan beberapa jenis penyakit yaitu gangguan pencernaan, sakit kepala, gangguan pernafasan dan gangguan mata. Konsentrasi lebih dari 50 ppm bagi orang yang mempunyai riwayat penyakit alergi dan dalam kondisi yang lemah bisa menyebabkan kematian. Berdasarkan sifat fisis dan mekanis papan partikel binderless, penggunaan papan yang sesuai adalah sebagai papan interior dan nonstruktural seperti peredam suara dan insulasi suhu.
Keyword: 

Judul: Pengembangan teknologi papan partikel dari inti kenaf, Hibiscus cannabinus L.
Abstrak: Kebutuhan kayu semakin meningkat seiring dengan meningkatnya jumlah penduduk. Ketersediaan kayu bulat dengan diameter besar yang semakin terbatas dan diperparah dengan semakin terdegradasinya hutan mendorong pemanfaatan kayu secara efisien. Pemanfaatan secara efisien salah satunya adalah pengembangan teknologi papan komposit yang nantinya dapat menggantikan peran kayu bulat tersebut. Papan komposit adalah produk papan buatan yang terbuat dari bahan-bahan berlignoselulosa (limbah perkayuan, perkebunan, pertanian dan lain-lain) yang direkatkan dengan perekat sintetis serta melalui proses pengempaan. Kenaf (Hibiscus cannabinus. L) adalah tanaman herba semusim yang cepat tumbuh, biasanya dipanen pada umur 125-140 hari. Tanaman ini termasuk dalam famili Malvaceae dengan tinggi mencapai 4 m dan diameter 35 mm. Kegunaan serat kenaf sangat bervariasi untuk berbagai keperluan diantaranya adalah karung goni, tekstil, karpet, pulp dan hardboard serta dalam industri perkapalan, industri kerajianan dan lain sebagainya. Setelah diambil seratnya kemudian menghasilkan hasil sampingan berupa inti kenaf yang hanya digunakan sebagai kayu bakar saja, belum dimanfaatkan untuk keperluan lain. Dalam satu hektar dapat dihasilkan inti kenaf kering udara (kadar air 15%) mencapai 6-8 ton (Sastrosupadi, 1984). Ini merupakan hasil sampingan yang cukup mempunyai potensi untuk dimanfaatkan sebagai bahan baku papan partikel. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh bentuk perekat dan penambahan parafin dalam berbagai kadar terhadap sifat fisis dan mekanis papan partikel inti kenaf yang dihasilkan. Pembuatan papan partikel dari inti kenaf ini meliputi penyiapan bahan, pemberian perekat (berbentuk liquid dan powder), pencampuran parafin (0.5%, 1%, 1.5%), pembuatan lembaran (30 cm x 30 cm x 1 cm) dengan kerapatan 0.5 gr/cm³, pengempaan pada suhu 130° C dengan tekanan
Keyword: Kenaf, Papan partikel

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