Judul: Pengaruh penambahan fire retardant senyawa boron kedalam perekat terhadap sifat-sifat papan partikel kayu sengon (Paraserianthes falcataria (L) Nielsen Syn.)
Abstrak: Boron Kedalam Perekat Terhadap Sifat-Sifat Papan Partikel Kayu Sengon (Paraserianthes falcataria (L.) Nielsen Syn.). (Di bawah bimbingan Ir. Bedyaman Tambunan dan Dr. Ir. Yusuf Sudo Hadi, MAgr) Aiversity Tujuan penelitian untuk mempelajari pengaruh pencampur- an senyawa boron sebagai fire retardant kedalam perekat terhadap sifat-sifat papan partikel kayu sengon (Parase- rianthes falcataria (L.) Nielsen Syn.). Tipe partikel kayu yang digunakan berupa selumbar (flakes) yang lolos dari lubang saringan berukuran 9 mm dan tersaring pada ukuran lubang 2 mm dengan kadar air partikel sebesar 5%. Perekat yang digunakan berbentuk cairan dengan kadar padat resin 50%, viscositas 2,5 poise dan pH = 7 dari jenis urea formal- dehida. Tingkat konsentrasi senyawa boron yang dicampurkan kedalam perekat terdiri atas 0%, 3%, 6%, 9% dan 12%. Papan partikel yang dibuat berlapis homogen (homogenous layer particleboard) berukuran 35 cm X 35 cm X 1 cm. disi Kon- pengempaan panas yang diterapkan adalah suhu 140°C : dan tekanan 40 kg/cm² selama 10 menit. Sifat-sifat papan partikel yang diuji terdiri atas kecepatan bakar, kerapatan, kadar air, kuat pegang sekrup sejajar dan tegak lurus permukaan, keteguhan rekat internal (internal bond) dalam kondisi kering udara, modulus patah dan modulus elastisitas kering udara, penyerapan air dan...
Keyword: 

Judul: Pengaruh campuran komposisi kerapatan kayu terhadap sifat fisis dan mekanis papan semen partikel
Abstrak: Limbah industri penggergajian kayu khususnya berupa sebetan, merupakan salah satu bahan baku potensial untuk industri papan semen partikel. Agar pemanfaatan limbah tersebut menjadi efektif dan efisien, dibutuhkan adanya perlakuan seperti pengelompokan bahan baku atas dasar kerapatan/berat jenis, perendaman dalam larutan kimia guna menghilangkan zat ekstraktif penghambat pengerasan semen dengan partikel kayu dan penggunaan katalisator dalam campuran semen-partikel untuk mempercepat pengerasan semen. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh campuran komposisi kerapatan kayu terhadap sifat fisis dan mekanis papan semen partikel. Kayu yang digunakan berupa sebetan-sebetan dari limbah industri penggergajian yang terdiri dari 8 jenis kayu. Masing-masing sebetan terlebih dahulu ditentukan kerapatan atau berat jenisnya dan kemudian dikelompokkan ke dalam dua kelompok berat jenis, yaitu BJ rendah dan BJ sedang. Selanjutnya sebetan masing-masing jenis kayu dikonversi menjadi partikel-partikel dengan bantuan alat chipper, ring-fluker dan hammermill dan disaring dua tingkat berukuran 40 mesh dan 10 mesh. Setelah penyaringan, dibuat komposisi partikel (BJ rendah BJ sedang) dengan perbandingan 100: 0; 75: 25; 50:50, 25: 75 dan 0: 100, atas dasar berat partikel kering udara. Partikel- partikel masing-masing komposisi kemudian direndam dalam suspensi Ca(OH)2 1% dengan perbandingan 1: 15 selama 2 jam, lalu dibilas dengan air. Partikel-partikel berukuran 40 mesh dikeringkan dalam oven, sedangkan partikel-partikel berukuran 10 mesh dikondisikan sampai kadar air 60%. Partikel-partikel berukuran 40 mesh dipergunakan untuk pengujian suhu hidrasi (mengacu pada modifikasi metoda Moslemi, 1984), sedangkan partikel-partikel berukuran 10 mesh untuk pembentuk adonan papan semen partikel.
Keyword: particleboards

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