Judul: Tingkat pencemaran perairan rawa mangrove, non mangrove dan waduk di hutan wisata Kota Baru Bandar Kemayoran (KBBK), Jakarta
Abstrak: Pembangunan kota sering dilihat hanya dari segi fisik kota. Pembangunan kota seringkali mengurangi Ruang Terbuka Hijau (RTH) banyak lahan yang bersifat alami dialihkan fungsinya menjadi perumahan/pemukiman, pertokoan, tempat hiburan dan industri. Hutan Wisata KBBK merupakan bagian dari ruang terbuka hijau yang dapat mendukung habitat burung. Perairan KBBK menerima masukan air yang mengandung limbah domestik dan industri, sehingga mencemari perairan. Kualitas air yang buruk mengakibatkan burung dan hewan air akan berpindah, cacat, mati dan kepunahan. Pentingnya peranan perairan Hutan Wisata KBBK bagi usaha perlindungan dan taman burung, maka kajian terhadap kualitas perairan tersebut untuk mendukung habitat burung perlu dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat pencemaran perairan Hutan Wisata KBBK dan mengevaluasi tingkat kelayakan kualitas air bagi kehidupan fauna payau. Penelitian dilakukan berdasarkan pengambilan contoh pada tipe-tipe perairan di KBBK, yaitu Rawa Mangrove 1, Rawa Mangrove 2, Rawa Non Mangrove, Waduk, Drainase dan Sungai. Pengambilan contoh dilakukan dengan pengulangan 3 kali dan berselang 2 minggu (pagi dan sore) dengan metode "grab sampling" Parameter yang dikaji adalah BOD, DO, COD, amoniak, nitrat, nitrit, total fosfat, orto-fosfat, sulfida, sulfat, pH, padatan terlarut, padatan tersuspensi, warna, DHL, temperatur, kekeruhan salinitas dan logam kadmium.
Keyword: 

Judul: Telaah makrozzoobenthos sebagai indikator pencemaran air dan potensi makanan burung merandai di perairan Kota Baru Bandar Kemayoran, Jakarta
Abstrak: Penelitian mengenai pencemaran air serta potensi pakan burung merandai dilakukan di rawa dan waduk Kota Baru Bandar Kemayoran, Jakarta, pada bulan Mei dan Agustus 1994. Pengambilan contoh makrozoobenthos menggunakan metode purposive sampling yang terbagi dalam 7 stasiun sampling. Hasil penelitian menemukan 10 jenis makrozoobenthos yang dapat dikelompokkan dalam tiga filum, yaitu moluska, annelida dan arthopoda. Kelimpahan jenis didominasi oleh jenis Melanoides granifera dengan kelimpahan tertinggi ditemukan pada stasiun G (waduk), sedang kelimpahan di rawa mangrove sangat rendah. Nilai keragaman yang rendah (0,32 1,00) ditemukan pada perairan rawa mangrove, sehingga dapat dikatakan perairan ini telah mengalami tingkat pencemaran yang berat. Perairan waduk mempunyai nilai keragaman yang relatif lebih tinggi dari pada di rawa sehingga dapat dikatakan tingkat pencemaran pada perairan waduk adalah ringan. Nilai keseragaman pada perairan waduk menunjukkan adanya dominansi dari jenis tertentu, yaitu dari jenis Melanoides granifera, hal ini juga menunjukkan bahwa Komunitas benthos di habitat perairan tersebut mengalami gangguan (tercemar).
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