Judul: Tingkat peluruhan bahan organik pada musim kemarau di Muara Sungai Cisadane (bagian tawar dan payau) Tangerang, Banten
Abstrak: Dekomposisi menerangkan besarnya proses yang dialami oleh bahan-bahan organik. Dekomposisi sangat dipengaruhi oleh kondisi lingkungan terutama ketersediaan oksigen terlarut bagi dekomposer aerobik. Sebagai suatu proses yang dinamis, dekomposisi memiliki dimensi kecepatan yang mungkin berbeda dari waktu ke waktu tergantung faktor-faktor yang mempengaruhinya. Laju dekomposisi umumnya diukur secara tidak langsung melalui pendugaan konsumsi oksigen. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat peluruhan bahan organik melalui nilai k (laju reaksi). Penelitian dilaksanakan pada bulan Juni-Agustus 2008. Pengamatan dan pengambilan sampel air dilakukan pada musim kemarau dan bertempat di Muara Sungai Cisadane, Tangerang Banten. Analisis sampel air dilakukan di Laboratorium Produktivitas dan Lingkungan Perairan, Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor
Keyword: 

Judul: Analisis kebutuhan oksigen untuk dekomposisi bahan organik di lapisan dasar perairan estuari Sungai Cisadane, Tangerang
Abstrak: Sungai Cisadane merupakan salah satu sungai besar yang melalui Kota Tangerang. Pesatnya kegiatan pembangunan, kegiatan domestik, pertanian, perikanan serta kegiatan antropogenik lainnya di sepanjang pinggiran sungai mengakibatkan peningkatan jumlah bahan organik secara terus menerus pada aliran sungai dari limbah yang dihasilkannya. Bahan organik yang masuk ke badan sungai dan terakumulasi di bagian muara sungai akan berpengaruh kepada sistem organik yang berlangsung di perairan tersebut. Sistem organik perairan seperti proses fotosintesis, respirasi, dan dekomposisi mengakibatkan terjadinya perubahan kandungan oksigen terlarut di perairan tersebut. Oksigen terlarut di perairan akan cenderung mengalami penurunan seiring dengan tingginya proses dekomposisi bahan organik oleh dekomposer (mikroba akuatik). Penurunan oksigen di perairan tidak hanya terjadi di kolom air, tetapi juga pada dasar perairan yang lebih banyak disebabkan oleh proses dekomposisi bahan organik yang membutuhkan oksigen terlarut di lapisan dekat dasar. Besaran kebutuhan oksigen tersebut sangat erat kaitannya dengan aktivitas dekomposer, yang dipengaruhi oleh jenis dan jumlah dekomposer serta jenis dan jumlah bahan organik yang berada di dasar perairan. Apabila penurunan oksigen di dasar perairan terus berlangsung, bukan tidak mungkin terjadi defisit oksigen di dasar perairan atau bahkan anoksik. Kondisi tersebut akan mempengaruhi keseimbangan oksigen dan proses organik yang berlangsung di kolom air. Maka dari itu, perlu diketahui berapa besar oksigen yang diperlukan dalam dekomposisi bahan organik di sedimen muara sungai. Penelitian dilakukan pada bulan September 2008 bertempat di Laboratoruim Produktivitas Lingkungan, Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan IPB. Contoh air dan contoh sedimen dikoleksi dari kawasan muara Sungai Cisadane pada zona pencampuran (payau), Desa Tanjung Burung, Kabupaten Tangerang, Propinsi Banten. Bedasarkan hasil analisis pengukuran kebutuhan oksigen pada dekomposisi bahan organik di sedimen muara Sungai Cisadane melalui pengamatan laboratorium, menunjukkan bahwa nilai oksigen yang terukur mencapai nilai nol (habis) dalam waktu empat hari. Nilai kebutuhan oksigen yang terukur berkisar antara 4,267 mg/l – 7,003 mg/l. Pemberian perlakuan yang berbeda pada pengamatan menujukkan bahwa tidak adanya perbedaan yang signifikan antara sampel sedimen dan air yang diaduk maupun yang tidak diaduk. Hal ini menunjukkan bahwa kebutuhan oksigen di sedimen untuk dekomposisi bahan organik di muara Sungai Cisadane dapat dikatakan sama, baik pada saat terjadinya proses pengadukan maupun dalam kondisi tidak teraduk.
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