Judul: Pengujian sifat fisis dan mekanis papan partikel produksi PT. Paparti Pertama Cibadak Sukabumi
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sifat fisis dan mekanis papan partikel produksi PT. Paparti Pertama, Cibadak, Sukabumi dan mengevaluasi kesesuaian sifat-sifat tersebut dengan persyaratan-persyaratan yang dicantumkan dalam SNI 2105-1991, JIS A 5908-1983 dan BS 5669-1979. Sifat fisis yang diuji meliputi kadar air, kerapatan, penyerapan air dan pengembangan tebal sedangkan sifat mekanis terdiri dari modulus patah, modulus elastisitas, internal bond, dan kuat pegang sekrup. Papan partikel yang diuji adalah papan partikel grade B berukuran 244 cm x 122 cm produksi PT. Paparti Pertama, Cibadak, Sukabumi dengan ketebalan 12 mm, 15 mm, dan 16 mm masing-masing sebanyak 9 lembar, yang bahan bakunya berupa kayu karet dan perekatnya Urea Formaldehide.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Ukuran Contoh Uji Terhadap Beberapa Sifat Papan Partikel dan Papan Serat
Abstrak: Jenis produk komposit yang saat ini sedang dikembangkan secara pesat sebagai pengganti penggunaan kayu adalah papan partikel dan papan serat. Papan partikel dan papan serat diproduksi oleh pabrik komposit yang memanfaatkan sisa-sisa kayu yang tidak terpakai dan kayu-kayu dengan kualitas yang rendah. Kedua jenis papan tersebut saat ini mudah sekali didapatkan di pasaran dengan berbagai ukuran dan ketebalan. Untuk mengetahui mutu dan kekuatan dari papan partikel dan papan serat yang akan digunakan, perlu dilakukan pengujian terhadap papan partikel dan papan serat yang dimiliki yang didasarkan pada standar pengujian yang ada, misalnya standar Indonesia (SNI), standar internasional (ISO), dan standar Amerika (ASTM). Tiap standar yang ada, memiliki kriteria tersendiri mengenai ukuran contoh uji. Papan partikel dan papan serat yang digunakan berasal dari Laboratorium Produk Majemuk Kelompok Peneliti Pemanfaatan Hasil Hutan Pusat Penelitian dan Pengembangan Hasil Hutan Bogor. Contoh uji SNI dan ISO untuk pengujian kerapatan, kadar air, penyerapan air, dan pengembangan tebal berukuran 50 mm × 50 mm. Sedangkan contoh uji ASTM untuk pengujian kerapatan dan kadar air berukuran 76 mm × 152 mm, pengujian penyerapan air dan pengembangan tebal 152 mm × 152 mm. Ukuran contoh uji pengujian modulus elastisitas dan modulus patah SNI 50 x {50 + (15 x tebal)}, ISO 50 x {50 + (20 x tebal)}, dan ASTM 76 x {50 + (24 x tebal)}. Penelitian ini menggunakan rancangan percobaan pola acak lengkap dilanjutkan dengan uji beda Tukey. Perbedaan ukuran contoh uji (SNI, ISO, dan ASTM) merupakan perlakuan. Banyaknya pengamatan untuk setiap sifat yang diuji adalah 12. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perbedaan ukuran contoh uji tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap hasil pengujian kerapatan papan partikel dan papan serat. Kerapatan rata-rata papan partikel adalah 0,666 g/cm3, sedangkan kerapatan rata-rata papan serat adalah 0,707 g/cm3. Perbedaan ukuran contoh uji memberikan pengaruh yang nyata terhadap hasil pengujian kadar air, penyerapan air, pengembangan tebal, modulus elastisitas (MOE) dan modulus patah (MOR) papan partikel dan papan serat. Dibandingkan dengan persyaratan Standar Nasional Indonesia (SNI) dan FAO maka sifat fisis dan mekanis papan partikel yang diuji dengan SNI, ISO, dan ASTM semuanya memenuhi persyaratan yang ditentukan. Sifat fisis dan mekanis papan serat kerapatan sedang yang diuji dengan SNI, ISO, dan ASTM semuanya memenuhi persyaratan yang ditentukan dalam Standar Nasional Indonesia. Dibandingkan dengan persyaratan FAO, maka hanya sifat penyerapan air saja yang tidak memenuhi persyaratan karena nilai penyerapan airnya lebih dari 40 %. Besarnya nilai penyerapan air papan serat kerapatan sedang menurut FAO adalah 6 – 40 %, sedangkan nilai rata-rata hasil pengujian penyerapan air papan serat kerapatan sedang yang diuji menurut SNI, ISO, dan ASTM adalah 65 %. Perbedaan ukuran contoh uji sangat berpengaruh terhadap nilai pengujian sifat fisis dan mekanis papan partikel dan papan serat kecuali kerapatan. Perbedaan hasil yang cukup signifikan terlihat pada pengujian modulus elastisitas (MOE), dimana ukuran contoh uji dan jarak sangga yang paling kecil memberikan hasil pengujian yang paling kecil juga.
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