Judul: Pemantauan kualitas air interstitial (Intersticial Water) di Sungai Cikaniki setelah menerima buangan air limbah terolah PT.Aneka Tambang (Persero) Tbk. Unit Pertambangan emas pongkor kecamatan Nanggung, Kabupaten Bogor
Abstrak: Bagian hulu dari Sungai Cikaniki melintasi kawasan pertambangan emas yang dikelola oleh PT. Aneka Tambang (Persero) Tbk. Unit Pertambangan Emas Pongkor. Hadirnya PT. Aneka Tambang (Persero) Tbk. Unit Pertambangan Emas Pongkor dikhawatirkan dapat membawa perubahan lingkungan terutama dari masukan bahan kontaminan seperfi sianida dan TSS ke Sungai Cikaniki. Selain itu tata guna lahan di sekitar Sungai Cikaniki digunakan untuk penambangan pasir, penambangan emas tanpa ijin beserta pendulangannya, pesawahan serta pemukiman penduduk. Oleh karena itu penelitian ini dimaksudkan sebagai bagian dari usaha pemantauan kualitas air di Sungai Cikaniki. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kecenderungan perubahan kualitas air intersfifial sepanjang S.Cikaniki (secara horizontal) setelah menerima buangan limbah cair terolah PT. Aneka Tambang (Persero) Tbk. Unit Pertambangan Emas Pongkor serta untuk mengetahui kualitas air intestitial (secara verfikal) pada kedalaman yang berbeda dalam kaitannya dengan adanya buangan limbah olahan PT. Aneka Tambang (Persero) Tbk. Unit Pertambangan Emas Pongkor. Penelitian dilakukan pada bulan Agustus sampai dengan bulan Oktober 1998. Pengambilan contoh air intersfifial secara horizontal dilakukan dengan membuat lubang di dasar sungai sampai kedalaman 20 cm. Selanjutnya menancapkan paralon berdiameter 2 inch yang terlebih dahulu dilubangi beberapa buah. Sedangkan pengambilan contoh air interstitial secara verfikal di S. Cikaret (anak S.Cikaniki) dilakukan dengan membuat lubang dengan kedalaman 20 cm, 40 cm dan 60 cm di dasar sungai. Setelah selesai, pengambilan contoh air interstitial dapat dilakukan. Analisa data untuk kualitas air interstitial secara verfikal adalah dengan rancangan acak lengkap, sedangkan untuk mencari indikator biologi digunakan analisa nodul. Pengambilan benthos dilakukan 4 kali ulangan menggunakan paralon berdiameter 2 inch. Parameter fisika-kimia yang diukur adalah suhu, lebar sungai, kedalaman, kecepatan arus permukaan, OHL, TSS, kekeruhan, kedalaman rata-rata, pH, DO, COD, CN.
Keyword: 

Judul: Studi Kualitas Fisika-Kimia Perairan Dan Struktur Komunitas Makrozoobenthos Di Sungai Cikaniki, Kabupaten Bogor
Abstrak: Pemanfaatan sungai oleh manusia untuk berbagai keperluan seperti pertanian, perikanan, industri dan rumah tangga berdampak pada penurunan kualitas air sungai. Limbah yang merupakan hasil buangan dari beragam aktivitas tadi kebanyakan dibuang ke sungai tanpa melalui pengolahan terlebih dahulu. Kesadaran masyarakat akan kelestarian sungai beserta keanekaragaman hayati yang ada di dalamnya masih relatif rendah. Anggapan bahwa sungai merupakan tempat akhir pembuangan sampah dijadikan pembenaran atas perilaku tidak ramah lingkungan seperti disebut di atas. Penelitian ini dilakukan di sungai Cikaniki Kabupaten Bogor yang bagian hulunya Gunung Halimun dan bagian hilimya sungai Cisadane. Pengambilan sampe1 dilakukan pada bulan September dan November 2000. Penelitian ini juga memanfaatkan data hasil pengamatan dari Tim PROKASIH Kab. Bogor yang diambil pada bulan September 1999, Desember 1999 dan Juni 2000. Pengamatan dilakukan di tiga stasiun yaitu Stasiun satu terletak di intake PT Aneka Tambang Pongkor (hulu), Stasiun dua di Desa Sadeng Kec. Leuwiliang, dan Stasiun tiga di Cianten sebelum bertemu dengan sungai Cisadane.
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