Judul: Pengaruh Pemberian Tekanan terhadapap Efektivitas Water Scrubbing untuk Pemurnian Gas Metana (CH4) pada Biogas.
Abstrak: Biogas merupakan energi yang dapat diperbaui (renewable energy) dan ramah lingkungan. Komposisi biogas yang dihasilkan dari pencernaan anaerobik biasanya sekitar 60 - 70 % CH4 dan sekitar 30 - 40% CO2. Jika kadar CH4 tinggi maka biogas tersebut akan memiliki nilai kalor yang tinggi. Maka dari itu untuk meningkatkan nilai kalor biogas maka perlu dilakukan pemurnian gas metan pada biogas. Berbagai metode pemurnian gas metan, baik metoda fisikawi maupun kimiawi, telah diteliti dan sebagian telah diterapkan pada skala industri. Salah satu di antaranya adalah metode water scrubbing. Secara teoritis, peningkatan tekanan pada metode water scrubbing dapat meningkatkan efektivitas penjerapan CO2 di dalam air. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari pengaruh penambahan tekanan biogas pada metode water scrubbing terhadap efektivitas pengurangan gas CO2 dari biogas. Metode penelitian yang digunakan adalah eksperimental dan data pengukuran dianalisis secara statistik. Tekanan biogas diperlakukan dengan tiga taraf yaitu 1,2 bar, 1,4 bar , dan 1,6 bar dan berlangsung selama enam menit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peningkatan tekanan biogas pada kolom absorpsi berpengaruh secara signifikan terhadap peningkatan konsentrasi CH4 yang terukur pada biogas. Peningkatan konsentrasi biogas ini merupakan akibat dari terserapnya gas CO2 dan gas-gas pengotor lainnya pada air di dalam kolom absorbsi. Hal lain yang diperoleh dari hasil penelitian ini adalah bahwa lama kontak biogas dengan air juga mempengaruhi konsentrasi CH4 pada biogas.
Keyword: biogas, konsentrasi metana, tekanan, water scrubbing

Judul: Pengaruh Penggunaan Larutan Ca(OH)2 pada Scrubber untuk Mengurangi Karbon Dioksida (CO2) dalam Rangka Meningkatkan Kadar Metana (CH4) pada Biogas.
Abstrak: Biogas merupakan salah satu bahan bakar non fosil yang bersifat dapat diperbaharui (renewable) yang dapat dijadikan bioenergi alternatif. Biogas terdiri dari berbagai jenis gas dengan komposisi yang umum diperoleh adalah metana (55-70%), CO2 (30-45%), H2S (< 1%), dan uap air. Kandungan utama biogas yang berfungsi sebagai bahan bakar (biofuel) adalah gas metana (CH4) atau disebut biometana. Oleh karena itu, dibutuhkan usaha untuk meningkatkan kualitas biogas yaitu dengan menurunkan konsentrasi gas pengotor (CO2) sehingga konsentrasi gas CH4 akan meningkat. Salah satu cara yang mudah dan ekonomis dalam pemurnian biogas (mengurangi CO2 yang terkandung di dalam biogas untuk meningkatkan konsentrasi CH4) adalah dengan metode water scrubber. Penambahan larutan Ca(OH)2 pada air diduga akan meningkatkan efektivitas pengurangan kadar CO2 dalam biogas karena akan terjadi pengikatan secara kimiawi untuk menghasilkan CaCO3. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh dari konsentrasi larutan Ca(OH)2 di dalam air yang digunakan pada scrubber terhadap efektivitas pengikatan gas CO2 sehingga terjadi peningkatan kadar metan pada biogas dan menganalisis pengaruh level (ketinggian) larutan Ca(OH)2 pada scrubber terhadap efektivitas pengurangan CO2 pada biogas. Biogas di kompres untuk dinaikkan tekanannya, kemudian dialirkan ke scrubber dengan debit alir yang tetap yaitu 3 L/menit. Pengurangan kadar gas CO2 dalam biogas dilakukan dengan dua faktor perlakuan yaitu faktor konsentrasi larutan Ca(OH)2 dan faktor ketinggian larutan Ca(OH)2 pada scrubber. Faktor konsentrasi larutan Ca(OH)2 memiliki empat variasi konsentrasi yaitu 0 M, 0.5 M, 1 M, dan 1.5 M. Faktor ketinggian larutan pada scrubber memiliki tiga variasi yaitu 60 cm, 70 cm, dan 80 cm. Hasilnya secara statistik menunjukkan bahwa hanya variasi konsentrasi larutan Ca(OH)2 yang berpengaruh nyata pada penurunan kadar CO2 pada biogas. Konsentrasi larutan Ca(OH)2 terbaik yaitu pada konsentrasi 1.5 M.
Keyword: Biogas, Larutan Ca(OH)2, Scrubber

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