Judul: Masker Chitosan Polymer Medium Pereduksi Asap Rokok Dan Emisi Kendaraan Bermotor
Abstrak: Masker merupakan pelindung mulut dan hidung dari gas polutan termasuk asap rokok dan emisi kendaraan bermotor. Chitosan polymer medium (CPM) merupakan salah satu bentuk turunan kitosan, diperoleh dengan cara pengecilan polimer besar menggunakan magnetic stirrer. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui efektivitas chitosan polymer medium sebagai pereduksi terhadap asap rokok dan emisi kendaraan bermotor. Fokus penelitian pada perlakuan CPM, yakni CPM 0%, 0,5% dan 1%. Hasil penelitian menunjukan kadar piridin dan nikotin berkurang sebanyak 5,8% pada CPM 0,5% dan 10,4% pada CPM 1%, sedangkan bisoflex dapat berkurang sebesar 1,0% pada CPM 0,5%. Kadar heksametil menurun 4,5% pada CPM 0,5%, kadar benzoxazol efektif berkurang 1,6% pada CPM 0,5%, dan kadar karbonil berkurang 0,4% pada CPM 0,5% juga berkurang 1,0% pada CPM 1%. Konsentrasi terbaik CPM 1% efektif dapat menurunkan kadar piridin, nikotin dan karbonil.
Keyword: kitosan, magnetik stirer, masker, pereduksi, polimer.

Judul: Analisis Efektivitas Masker terhadap Parameter Pencemar Udara Hasil Industri.
Abstrak: Peningkatan pada sektor industri di suatu wilayah memberikan dampak terhadap peningkatan pencemaran udara. Pencemaran udara akibat industri yang meresahkan diantaranya berasal dari asap cerobong pabrik, partikel sisa produksi dan bau yang berasal dari limbah sisa produksi. Para pakar lingkungan dan kesehatan masyarakat menyatakan bahwa partikel udara dalam wujud padat yang berdiameter kurang dari 10 µm (PM10) dan kurang dari 2,5 µm (PM2.5) merupakan pemicu timbulnya infeksi saluran pernapasan. Pencemaran udara akibat aktivitas industri menimbulkan berbagai dampak kesehatan bagi masyarakat yang tinggal di sekitarnya. Pemaparan dalam jangka waktu lama akan berakibat pada berbagai macam gangguan kesehatan, seperti bronkhitis, emphysema, dan kanker paru-paru. Penggunaan masker merupakan upaya masyarakat untuk melindungi kesehatan dari dampak pencemaran udara. Oleh karena itu diperlukan penelitian mengenai analisis efektivitas masker terhadap parameter pencemaran udara hasil dari proses industri. Salah satu permasalahan dalam penggunaan masker adalah ketidaknyamanan bernapas, oleh karena itu diperlukan penelitian mengenai kenyamanan masker sebagai kriteria desain masker berdasarkan bentuk wajah orang Indonesia. Terdapat dua tujuan dalam penelitian, yang pertama adalah menentukan efektivitas masker terhadap parameter pencemar udara hasil industri meliputi asap, ukuran partikel, debu jatuh dan kebauan. Tujuan kedua yaitu menentukan kenyamanan masker sebagai kriteria desain masker berdasarkan bentuk wajah masyarakat Indonesia. Penelitian ini dilakukan pada jenis masker sekali pakai berbahan dasar bahan non woven dengan penambahan filter PM2.5 sebagai lapisan masker. Penambahan kawat lunak sebagai kerangka masker juga dilakukan pada penelitian ini. Penentuan efektivitas masker dilakukan menggunakan ruang kotak uji masker dengan pemodelan pernapasan orang dewasa. Penentuan efektivitas masker didapat dari persamaan efektivitas. Penentuan efektivitas masker terhadap parameter pencemar hasil industri dilakukan dengan beberapa metode. Penentuan efektivitas masker terhadap asap dilakukan dengan mengukur opasitas menggunakan Opacity Meter. Parameter ukuran partikel diukur dengan melakukan pengamatan menggunakan Scanning Electron Microscope (SEM). Parameter lain yaitu debu jatuh didapat dari pengukuran konsentrasi debu jatuh yang dilakukan secara gravimetri. Pengukuran kebauan dilakukan menggunakan odor judge panel. Pada penelitian ini selain efektivitas masker juga dilakukan penentuan skala kenyamanan terhadap masker. Penentuan skala kenyamanan berdasarkan bentuk wajah masyarakat Indonesia dilakukan dengan metode skoring. Efektivitas masker terhadap parameter asap mencapai 80% dengan nilai ratarata opasitas sebelum melewati masker sebesar 36% dan nilai opasitas sesudah melewati masker sebesar 7%. Nilai opasitas sesudah melewati masker telah memenuhi baku mutu yang ditetapkan pada KepmenLH No.13 tahun 1995 yaitu sebesar 35%. Efektivitas masker terhadap ukuran partikel adalah 99% dengan ratarata ukuran partikel sebelum melewati masker adalah 46,9 µm dan ukuran partikel sesudah melewati masker adalah 0,6 µm. Ukuran partikel sesudah melewati masker lebih kecil dibanding ukuran partikel berbahaya. Menurut pakar lingkungan dan kesehatan masyarakat ukuran partikel berbahaya bagi pernapasan berkisar antara diameter 10 µm hingga 2,5 µm. Efektivitas masker terhadap debu jatuh mencapai 88%. Berdasarkan pengukuran konsentrasi debu jatuh sebelum melewati masker adalah 154 Ton/km2 /bulan dan 142 Ton/km2 /Bulan, sedangkan konsentrasi debu jatuh sesudah melewati masker adalah 21 Ton/km2 /Bulan dan 14 Ton/km2 /Bulan. Efektivitas masker terhadap kebauan adalah 93% dengan intensitas kebauan sebelum melewati masker berkisar antara -2,9 hingga -1,6 sedangkan intensitas kebauan sesudah melewati masker berkisar antara -0,2 hingga -0,1. Pengukuran nilai facial index dilakukan terhadap 10 sampel wajah europrosopic. Nilai facial index adalah 81,0 dengan
Keyword: air pollution, comfort, effectiveness, filter PM2.5, masks

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