Judul: Kandungan Logam Berat Pb dan Ni serta Resuspensi Batubara di Perairan Sekitar Muara Sungai Cimandiri Teluk Palabuhanratu
Abstrak: Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU) dibangun di wilayah perairan sekitar muara Sungai Cimandiri yang terletak di Teluk Palabuhanratu, Jawa Barat sejak tahun 2008 dan aktif beroperasi sejak tahun 2014. Keberadaan PLTU ini menyebabkan terjadinya ceceran batubara ke kolom perairan laut akibat proses bongkar muat bahan bakar. Penelitian ini bertujuan untuk menguji kandungan logam berat timbal (Pb) dan Nikel (Ni) pada fase air terlarut, padatan tersuspensi, dan sedimen di perairan sekitar muara Sungai Cimandiri, serta menguji potensi kandungan logam berat Pb dan Ni yang larut dari batubara ke kolom air melalui percobaan resuspensi sebagai simulasi ceceran batubara dari aktivitas bongkar muat bahan bakar PLTU. Pengambilan sampel dilakukan di wilayah bongkar muat batubara, antrian kapal tongkang, dan perairan Sungai Cimandiri. Resuspensi batubara dilakukan dengan pelarutan 10 gram batubara pada 300 ml air laut dengan kecepatan 10 cm/s, 20 cm/s, dan 50 cm/s. Pendeteksian logam menggunakan Flame Atomic Absorbtion Spectrofotometer (FAAS). Hasil penelitian terukur kandungan Ni dan Pb pada fase terlarut dengan kisaran 1.07 - 2.89 μg/l dan 2.73 - 3.00 μg/l, fase tersuspensi 1.06 - 3.16 mg/kg dan 0.95 - 1.50 mg/kg, fase sedimen 26.70 - 30.35 mg/kg dan 24.40 -35.55 mg/kg. Percobaan resuspensi batubara terukur kandungan Ni yang larut 4.29 μg/l, 5.70 μg/l, dan 5.83 μg/l serta Pb yang larut 7.45 μg/l, 7.20 μg/l, dan 2.66 μg/l. Perairan sekitar muara Sungai Cimandiri Teluk Palabuhanratu memiliki konsentrasi logam Ni dan Pb yang relatif normal, namun hasil uji resuspensi batubara menunjukan bahwa batubara berpotensi meningkatkan konsentrasi Ni dan Pb di lingkungan perairan.
Keyword: Batubara, Logam berat, Palabuhanratu, PLTU, Resuspensi

Judul: Sebaran spasial logam berat Pb, Cd, Cu, dan Zn dalam air dan sedimen di perairan pesisir dan beberapa Muara Sungai Kota Cirebon
Abstrak: Kegiatan pembangunan selama ini menimbulkan tekanan berat bagi lingkungan. Bentuk tekanan tersebut antara lain pencemaran lingkungan perairan oleh logam berat. Akumulasi logam berat yang berlebihan dalam air menyebabkan gangguan nyata maupun tersembunyi terhadap struktur dan fungsi ekosistem biota laut, anomali pada habitatnya; dan penurunan nilai perikanan dan pariwisata. Kondisi perairan pesisir Kota Cirebon yang padat penduduk, budidaya perikanan intensif, aktifitas pelabuhan berpotensi tercemar logam berat. Penelitian ini bertujuan mengkaji kandungan logam berat Pb, Cd, Cu, dan Zn di periaran pesisir dan beberapa muara sungai Kota Cirebon. Penelitian ini dilaksanakan di tiga muara Sungai yaitu Sungai Kalijaga, Kesunean, dan Sukalila pada 7 lokasi stasiun pengamatan. Pengambilan sampel dilakukan pada 2 November 2004 pukul 14.00-16.00 WIB. Analisis contoh dilakukan di Laboratorium Kelompok Penelitian Pencemaran P20 LIPI Jakarta pada 3-12 November 2004 menggunakan alat Atomic Absorption Spectrofotometer (AAS). Data yang diperoleh kemudian diolah dengan software ArcView 3.2 untuk dibuatkan sebaran spasialnya. Selain konsentrasi logam berat, pada stasiun pengambilan data yang sama juga diambil beberapa parameter fisika dan kimia laut yaitu suhu, salinitas dan pH. Nilai parameter suhu, salinitas, dan pH pada saat pengamatan nampak relatif seragam. Sebagai contoh nilai suhu berkisar antara 32-32,5 °C, salinitas berkisar antara 31,5-3300, dan pH berkisar antara 7,94-8,06. Berdasarkan parameter tersebut, kondisi perairan masih dapat dikatakan dalam kondisi normal. Hasil konsentrasi logam berat Pb, Cu, dan Zn di dalam air di muara Sungai Kalijaga, Kesunean, dan Sukalila pada saat pengukuran relatif kecil dengan kisaran sempit. Unsur Cd tidak terdeteksi dan batas deteksi alat untuk unsur Cd adalah adalah 0,001 mg/L. Konsentrasi Pb berkisar antara 0,003 0,004 mg/L, Cu antara 0,001-0,002 mg/L., dan Zn antara 0,006-0,016 mg/L. ...
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