Judul: Daya tahan bambu betung (Dendrocalamus asper Backer.) yang dipolimerisasi radiasi dengan stiren terhadap serangan rayap dan bubuk kayu kering
Abstrak: Bambu merupakan tumbuhan yang sudah lama dikenal dan dimanfaatkan secara luas oleh lapisan masyarakat Indonesia. Pada umumnya batang bambu dimanfaatkan untuk berbagai keperluan bahan bangunan, alat-alat rumah tangga, kerajinan tangan, alat musik dan lain-lain. Dilain pihak, bambu merupakan tumbuhan yang mudah diserang organisme perusak kayu, seperti bubuk kayu kering, rayap dan jamur, sehingga dalam penggunaannya diperlukan usaha untuk meningkatkan keawetan bambu (Soemarni, 1980). Selama ini usaha peningkatan keawetan bambu banyak menggunakan bahan pengawet. Semua bahan pengawet adalah racun, sehingga dalam penanganannya harus hati-hati. Penggunaan bahan pengawet yang tidak tepat dapat menimbulkan dampak negatif, yaitu pencemaran lingkungan (Ginuk, dkk., 1989). Dengan perkembangan ilmu dan teknologi usaha peningkatan keawetan bambu yang bebas dari pencemaran lingkungan salah satunya dengan teknik polimerisasi radiasi (Ginuk, dkk. 1989). Teknik polimerisasi radiasi merupakan proses impregnasi monomer ke dalam kayu atau bambu yang diiradiasi dengan sinar gamma atau berkas elektron, yang produknya disebut kayu atau bambu plastik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh tingkat iradiasi (dosis radiasi) dan posisi ketinggian batang bambu betung (Dendrocalamus asper Back- er.) yang dipolimerisasi radiasi dengan stiren terhadap serangan rayap kayu kering Cryptotermes cynocephalus, rayap tanah dan bubuk kayu kering Dinoderus minutus. ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh dosis iradiasi dan posisi bambu betung (Dendrocalamus asper) yang diimpregnasi polimerisasi radiasi dengan stirena terhadap serangan jamur pelapuk kayu (Schizophyllum commune)
Abstrak: Bambu merupakan sumber daya yang penting di Indonesia. Bambu telah berabad-abad dikenal dan dimanfaatkan oleh berbagai lapisan masyarakat, sehingga produk dari bambu selalu berhubungan erat dengan perkembangan budaya bangsa Indonesia. Akhir-akhir ini permintaan bambu cenderung meningkat, khususnya negara-negara Asia Fasifik seperti Jepang, Taiwan dan Korea Selatan. Dengan perkataan lain potensi pasar bagi produk bambu akan makin besar, sehingga beberapa negara tertentu telah mengarahkan perhatiannya terhadap potensi bambu di Indonesia (Nandika dkk. 1995). Permasalahan yang dihadapi berkenaan dengan pemanfaatan bambu adalah keawetan alami bambu sangat rendah, sehingga mudah sekali diserang faktor perusak. terutama faktor perusak biologis (jamur, rayap dan bubuk). Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan terus mengembangkan metode pengawetan bambu yang layak diterapkan, baik ditinjau dari aspek teknis, ekonomis maupun ekologis. Salah satu metode yang sedang dikembangkan adalah metode polimerisasi radiasi, yaitu proses polimerisasi dalam kayu atau bambu dengan bantuan iradiasi. Utama (1994) melaporkan, bahwa metode ini telah diterapkan kepada beberapa jenis kayu yang keawetan alaminya rendah, dan hasilnya cukup memuaskan. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi efek dari tingkat dosis iradiasi dan posisi bambu dalam batang pada proses polimerisasi radiasi dengan monomer stirena terhadap serangan jamur pelapuk kayu...
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