Judul: Pengaruh Jenis dan Nisbah Volume Suspensi Miselia Jamur Pelapuk Putih Terhadap Kayu Mangium (Acacia mangium Willd) Pada Sifat Pulp BioKimia-Panas-Mekanis
Abstrak: Seiring dengan perkembangan zaman, kertas merupakan salah satu kebutuhan dasar manusia. Hampir tidak ada aktivitas kehidupan yang tidak menggunakan kertas. Selama ini, produsen kertas dunia masih didominasi oleh negara-negara subtropis seperti negara-negara kawasan Amerika Utara dan Eropa (Norscan).
Keyword: 

Judul: Pengaruh perlakuan pendahuluan dengan bahan kimia terhadap pelunakan kayu Acacia mangium dalam pembuatan pulp putih secara kimia mekanis
Abstrak: Seiring dengan pergeseran nilai peradaban yang terus meningkat dengan ditandai oleh kemajuan ilmu dan teknologi akan meningkatkan permintaan kertas khususnya kertas budaya. Ironisnya, kontinuitas ketersediaan bahan baku pulp sebagai bahan dasar kertas khususnya kayu sebagai sumber selulosa persediannya sangat terbatas. Solusi terbaik untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukan suatu cara modifikasi proses pengolahan pembuatan pulp yang efisien dan efektif dengan bahan baku kayu yang tersedia secara terus-menerus yang berasal dari Hutan Tanaman Industri (HTI), diantaranya yaitu kayu Acacia mangium. Salah satu modifikasi proses pengolahan pulp dari kayu Acacia mangium, terutama untuk menghasilkan jenis kertas budaya, yaitu dengan proses kimia mekanis yang memodifikasi perlakuan pendahuluan dengan menggunakan berbagai konsentrasi bahan kimia pemasak yang digunakan seperti NaOH, Na2CO3, CaCO3 dan Na2SO3. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh penambahan berbagai konsentrasi bahan kimia (NaOH, Na2CO3, CaCO3, Na2SO3) pada perlakuan pendahuluan pelunakan serpih kayu Acacia mangium dalam pembuatan pulp putih secara kimia mekanis terhadap rendemen pulp, serta pengaruhnya terhadap sifat fisik-mekanis pulp yang dihasilkan. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak kelompok dengan dua kali ulangan. Perlakuan larutan pemasak untuk melunakan serat terdiri dari empat taraf yaitu Na2CO3, NaOH, Na2SO3 dan CaCO3. Perlakuan konsentrasi larutan pemasak untuk melunakan serat terdiri dari tiga taraf yaitu 4%, 8% dan 12%. Hasil analisa sifat fisik pulp yang dihasilkan, rendemen pulp belum putih antara 59,145-76,5%, rendemen pulp putih antara 54,83-72,375 %, nilai indeks tarik berkisar antara 2,93 Nm/g 25,68 Nm/g, dengan nilai rata-rata sekitar 7,17 Nm/g, nilai indeks sobek antara 2,24 Nm³/kg - 4,7 Nm²/kg, dengan nilai rata-rata sebesar 3,1 Nm²/kg, nilai indeks retak antara 0,44 kPam²/g 1,63 kPam²/g dengan rata-rata indeks retak secara keseluruhan sebesar 0,66 kPam²/g. Perlakuan faktor larutan pemasak berpengaruh nyata terhadap rendemen pulp belum putih dan rendemen pulp putih, indeks sobek, indeks tarik dan indeks retak yang dihasilkan. Sedangkan untuk faktor tingkat konsentrasi bahan kimia yang digunakan berpengaruh sangat nyata terhadap rendemen pulp belum putih dan pulp putih yang dihasilkan. Kombinasi perlakuan yang paling optimum dari nilai rendemen pulp belum putih A2B3 (76,35 %), rendemen pulp putih A2B3 (72,375 %), indeks tarik A2B2 (25,68 Nm/g),, indeks sobek A2B2 (4,7 Nm²/kg) dan indeks retak diperoleh pada kombinasi AzB2 (1,63 kPam²/g).
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