Judul: Penentuan Status Trofik Waduk Koto Panjang Propinsi Riau Berdasarkan Kandungan Klorofil-a dan Beberapa Parameter Lingkungan
Abstrak: Waduk Koto Panjang terletak di Kabupaten Kampar Propinsi Riau dan sebagian di Sumatera Barat. Pemanfaatan dan pembukaan lahan di sekitar Waduk Koto Panjang telah menyebabkan terjadinya pengkayaan nutrien berlebih khususnya N dan P yang diakibatkan oleh penggunaan pupuk yang digunakan di daerah pertanian dan perkebunan serta buangan limbah rumah tangga yang terbawa aliran sungai atau aliran permukaan (run-off) ke dalam waduk. Informasi mengenai status trofik di Waduk Koto Panjang diperlukan agar dapat menunjang kegiatan pengelolaan selanjutnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui status trofik perairan Waduk Koto Panjang berdasarkan kandungan klorofil-a dan beberapa parameter lingkungan. Penelitian ini dilakukan di Waduk Koto Panjang pada bulan Maret, Juni, dan Desember 2007 dan setiap bulan pengamatan dilaksanakan selama satu minggu. Penentuan lokasi penelitian didasarkan pada daerah masukan air yang terdapat di Waduk Koto Panjang. Lokasi pengambilan contoh air dilakukan di enam titik, yaitu Muara Takus, Koto Tuo, Pongkey, Gulamo, Osang, dan Muara Batang Mahat. Parameter lingkungan yang diambil adalah suhu air, kecerahan, pH, nitrat, dan ortofosfat meliputi beberapa kedalaman: permukaan; 2 m; 4 m; 8 m; dan dasar perairan yang disesuaikan dengan kedalaman setiap stasiun. Pengambilan contoh air untuk pengukuran klorofil-a dilakukan pada daerah eufotik secara komposit. Analisa data dengan membandingkan hasil perhitungan beberapa parameter lingkungan dan kandungan klorofil-a terhadap kunci kriteria trofik serta uji analisa koefisien korelasi peringkat Spearman antara beberapa parameter lingkungan dengan klorofil-a pada kedalaman eufotik.
Keyword: 

Judul: Dynamic Modelling of Eutrophication in Koto Panjang Reservoir
Abstrak: Waduk Koto Panjang merupakan waduk yang terletak di Kabupaten Kampar, Provinsi Riau. Waduk ini memiliki luas 12.400 ha dengan kedalaman 75 sampai 80 m. Waduk Koto Panjang mulai dioperasikan pada tahun 1997 sebagai Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA) (Hasibuan et al. 2017). Waduk Koto Panjang merupakan hasil pembendungan 11 sungai yaitu Sungai Kampar Kanan, Sungai Batang Mahat, Sungai Gulamo, Sungai Tapung Air Tiris, Sungai Kapau, Sungai Tiwi, Sungai Takus, Sungai Osang, Sungai Arau Kecil, Sungai Arau Besar, dan Sungai Cunding di Provinsi Sumatera Barat namun sumber utama air waduk berasal dari Sungai Kampar Kanan. Di sepanjang sempadan sungai terdapat aktivitas- masyarakat serta pemanfaatan lahan seperti pemukiman, perkebunan kelapa sawit dan karet, kegiatan penambangan pasir dan batu kali serta kegiatan illegal logging dan terdapat pabrik kelapa sawit (Siagian et al. 2010). Berdasarkan penelitian terdahulu Waduk Koto Panjang berada pada status supertofik hingga hipereutrofik. Kondisi eutrof Waduk Koto Panjang menjadi dasar dilakukannya penelitian terkait estimasi model eutrofikasi yang terjadi dalam beberapa waktu. Penelitian ini belum pernah dilakukan di Waduk Koto Panjang sehingga perlu dilakukan sebagai salah satu pendekatan dalam pengelolaan waduk yang telah mengalami kondisi eutrof. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi salah satu bahan masukan dalam pengelolaan waduk berkelanjutan. Pemodelan dilakukan berdasarkan beban nutrien total-P dan total-N sebagai faktor pembatas untuk mengontrol laju pengkayaan nutrien di Waduk Koto Panjang. Tujuan penelitian ini untuk membangun model eutrofikasi dinamis Waduk Koto Panjang berdasarkan ketsersediaan nutrien P dan N. Penelitian meliputi observasi lapangan pada bulan Oktober 2022 dan analisis laboratorium, serta pengumpulan data sekunder kualitas air waduk (2019-2022) dari November 2022. Penelitian dilakukan pada empat stasiun pengamatan yang ditentukan berdasarkan karakteristik masing-masing stasiun terhadap aktivitas yang dapat menimbulkan beban masukan terhadap perairan Waduk Koto Panjang. Data yang dikumpulkan terdiri dari data parameter fisika-kimia (kualitas air dan nutrien) dan biologi (klorofil-a). Analisis data yang dilakukan terdiri atas analisis deskriptif, analisis pengelompokan stasiun menggunakan cluster analysis, model eutrofikasi menggunakan aplikasi STELLA dan analisis akurasi model dengan average mean error. Berdasarkan hasil analisis kluster, Waduk Koto Panjang terdiri dari zona Riveri, transisi, dan lakustrin. Status trofik Waduk Koto Panjang Tahun 2019-2021 menunjukkan fase supertrofik. Hasil simulasi yang dilakukan, status trofik Waduk Koto Panjang menglami fase supertrofik selama 10 tahun waktu simulasi. Simulasi dengan skenario pengurangan fosfat total dan nitrogen total sebanyak 50% dan 80% menurunkan fase menjadi mesotrofik di Waduk Koto Panjang.
Keyword: eutrofikasi, Model Dinamik

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