Judul: Identifikasi Radionuklida di Air di Luar Kawasan Puspiptek Dikaitkan dengan Kegiatan Pusat Penelitian Tenaga Atom Serpong
Abstrak: Radionuklida adalah isotop suatu unsur yang tidak stabil, untuk menjadi isotop unsur lain dengan melepaskan kelebihan energinya dalam bentuk radiasi nuklir. Radionuklida itu akan mengalami peluruhan sambil memancarkan radiasi berupa partikel alfa, beta, dan sinar gama. Radiasi ini akan berinteraksi dengan bahan biologis dan energi dilepaskan ke bahan tersebut. Pencemaran ekosistem oleh radionuklida dapat berasal dari sumber alami dan dari sumber buatan. Radionuklida pencemar yang masuk ke dalam ekosistem akan mengikuti lintas rantai makanan makhluk hidup dalam biosfer dan dapat berakhir pada jaringan tubuh manusia.
Keyword: 

Judul: Model distribusi spasial radionuklida pada kecelakaan PLTN (Simulasi di PLTN Muria)
Abstrak: PLTN memiliki kelebihan dalam hal keefisienan menghasilkan energi listrik, sekaligus memiliki kekurangan yang dapat mencemari lingkungan secara luas apabila PLTN mengalami kecelakaan parah. Kecelakaan yang dimaksud akan menyebabkan kebocoran reaktor yang mendispersikan radionuklida hasil fissi ke lingkungan, terdispersi ke udara, terdeposisi oleh hujan dan sampai pada permukaan darat. Model distribusi spasial radionuklida diperlukan untuk memprediksi pola sebaran radionuklida jika terjadi kecelakaan parah yang memberi gambaran perpindahan radionuklida ke lingkungan. Penelitian dimaksudkan untuk mempetakan distribusi radionuklida di lingkungan wilayah studi yang ditimbulkan oleh kecelakaan PLTN yang mungkin terjadi dengan tujuan: (1) untuk mengetahui faktor kondisi lingkungan wilayah studi, jarak dan waktu terhadap distibusi setiap jenis radionuklida; (2) untuk mengetahui pola distribusi radionuklida di lingkungan dengan bantuan perangkat lunak “GIS” dari waktu ke waktu; (3) untuk dapat menentukan zonasi kedaruratan apabila kecelakan nuklir terjadi di wilayah studi; (4) untuk dapat memprediksi luasan distribusi radionuklida dari kecelakaan PLTN Muria di masa depan. Metoda dalam mempetakan distribusi radionuklida secara spasial pada kecelakaan PLTN Muria diawali dengan asumsi telah terjadi kerusakan parah reaktor jenis PWR pada materi pelindung berlapis bahan bakar urarium sehingga tidak mampu menahan radionuklida terdistribusi ke luar lingkungan dan diasumsikan sumber radionuklida dapat ditangani dalam waktu 7 hari. Densitas radionuklida yang mencapai lingkungan, dihitung dari sumber inventory reaktor dengan memperhatikan factor kondisi lingkungan wilayah studi. Radionuklida yang mencapai permukaan darat dihitung dengan memperhatikan faktor deposisi, serapan tanah, dan serapan akar vegetasi. Pemodelan distribusi spasial radionuklida dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak ArcGis 9.3, metoda radial basis function (RBF) teprhadap wilayah studi yang terdiri dari 260 wilayah desa dalam 22 kecamatan di 4 kabupaten meliputi kabupaten Jepara, Demak, Kudus dan Pati. Pemodelan spasial dilakukan dengan cara mendistribusikan data hasil perhitungan pada koordinat permukaan wilayah studi pada arah 360o menggunakan 16 arah mata angin dari jarak sumber mulai radius 200 m sampai dengan 35000 m.
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