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: Potensi Jamur Pelapuk Putih untuk Biochemical Pulping Kayu Acacia mangium Willd
Abstrak: Hutan di Indonesia memiliki keanekaragaman hayati berlimpah, baik keanekaragaman flora, fauna, maupun keanekaragaman jamur. Banyak potensi jamur yang berguna yang belum banyak dimanfaatkan. Salah satu jamur yang mempunyai potensi dan berguna dalam bidang industri kehutanan yaitu jamur Phanerochaete chrysosporium yang berfungsi mendegradasi lignin. Disamping itu, penggunaan kertas kian lama kian meningkat. Penggunaan kertas yang kian meningkat menyebabkan produksi kertas meningkat sehingga meningkatkan pencemaran lingkungan. Oleh karena itu diperlukan proses dalam pembuatan kertas yang ramah lingkungan guna mengurangi pencemaran lingkungan tersebut. Salah satu proses dalam pembuatan kertas yaitu pembuatan pulp. Pembuatan pulp kimia dengan menggunakan agen biologi pada awal proses pembuatan disebut biochemical pulping. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui potensi jamur P. chrysosporium sebagai agen pendegradasi lignin pada perlakuan pendahuluan biochemical pulping chips kayu akasia, dan mengetahui potensi jamur P. chrysosporium terhadap sifat fisik kertas yang dihasilkannya. Penelitian ini dilakukan dengan perbanyakan inokulum P. chrysosporium pada media agar (PDA) dan media cair (MEC) pada botol polypropylene yang diinkubasi selama 7 hari pada suhu kamar. Sebanyak 100 gram chips kayu di oven selama 24 jam pada suhu 103±2ºC untuk memperoleh bobot kering. Setelah itu, chips direndam dengan larutan Malt Ekstrak Cair selama 24 jam. Chips yang telah direndam selama 24 jam kemudian ditiriskan dan disterilkan dengan menggunakan autoklaf. Setelah disterilisasi, chip dimasukkan ke dalam bioreaktor steril kemudian diberi inokulasi jamur. Bioreaktor disimpan pada ruang inkubasi yang telah ditutup rapat dan dalam kondisi tidak mendapat cahaya dan dengan suhu ruangan antara 25-26ºC, kelembaban 85-87% dan diinkubasi selama 2, 4, dan 6 minggu. Pengamatan visual pertumbuhan jamur dilakukan setiap seminggu sekali. Setelah masa inkubasi dilakukan perhitungan tingkat degradasi dan laju dekomposisi chips. Nilai pH diperoleh dengan mengambil sebanyak 2 gram chips kayu direndam dengan aquades selama 24 jam kemudian diukur pH-nya dengan menggunakan pH meter. Pembuatan pulp sulfat dilakukan dengan menggunakan nisbah antara larutan pemasak dengan kayu yaitu 4 bagian larutan pemasak dengan 1 bagian kayu dengan sulfiditas yang dipakai adalah 25%. Setelah pemasakan, bubur pulp dicuci sampai bebas larutan bahan kimia pemasak. Dari hasil pemasakan dapat diketahui nilai rendemen pulp. Pulp dilakukan pengujian bilangan kappa, dan sifat fisik yang meliputi Indeks Tarik (TAPPI T 494 om-88), Indeks Retak (TAPPI T 403 om-91), Indeks Sobek (TAPPI T 414-88) dan Ketahanan Lipat (TAPPI T 423 om - 89).
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