Judul: Analisis K3 (keselamatan dan kesehatan kerja) dalam kegiatan pemanenan hutan di HPHTI PT.Musi Hutan Persada (MHP) Propinsi Sumatera Selatan
Abstrak: Pemanenan hutan merupakan salah satu kegiatan dalam bidang kehutanan yang me~niliki resiko kecelakaan kerja taggi karena berkaitan dengan penggunaan alat-alat berat serta lingkungan alam yang sulit diiamalkan. Di samping itu, faktor manusia merupakan salah satu elemen yang menjadi penyebab utama kecelakaan kerja. Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh Strechlke dalam Idris dan Soemamo (1988) dinyatakan bahwa pekerja di bidang pemanenan kayu di daerah tropis di Asia Tenggara dan Afrika Barat dapat mengalami kecelakaan dua kali dalam setahun dan selama masa kerjanya satu dari lima pekerja meninggal karena kecelakaan.
Keyword: 

Judul: Analisis K3 (keselamatan dan kesehatan kerja) dalam kegiatan pemanenan hutan di HPHTI PT Musi Hutan Persada (MHP) Propinsi Sumatera Selatan
Abstrak: Pemanenan hutan merupakan salah satu kegiatan dalam bidang kehutanan yang memiliki resiko kecelakaan kerja tinggi karena berkaitan dengan penggunaan alat-alat berat serta lingkungan alam yang sulit diramalkan. Di samping itu, faktor manusia merupakan salah satu elemen yang menjadi penyebab utama kecelakaan kerja. Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh Strechike dalam Idris dan Soemarno (1988) dinyatakan bahwa pekerja di bidang pemanenan kayu di daerah tropis di Asia Tenggara dan Afrika Barat dapat mengalami kecelakaan dua kali dalam setahun dan selama masa kerjanya satu dari lima pekerja meninggal karena kecelakaan. Akibat dari kecelakaan kerja dapat mempengaruhi ekonomi, kehilangan waktu kerja, kerusakan alat, kematian, kelainan atau cacat, kekacauan organisasi, dan keluhan atau kesedihan. Dengan waktu kerja yang terbuang menyebabkan kerugian bagi perusahaan dan pekerja itu sendiri. Perusahaan akan kehilangan produksi (loss production) yang seharusnya diperoleh perusahaan. Sedangkan bagi pekerja akan kehilangan pendapatan sebesar waktu hilang akibat kecelakaan. Sehingga perlu adanya upaya pencegahan kecelakaan melalui penerapan K3 di lingkungan perusahaan. Namun selama ini baik pemerintah maupun Perusahaan HPH atau HTI belum sepenuhnya menerapkan sistem K3 (Keselamatan dan Kesehatan Kerja) di lingkungan kerja. Hal ini diketahui dengan tidak adanya data-data kecelakaan yang akurat. Selain itu, masih banyak pula tenaga kerja yang belum memiliki sikap keselamatan dan kesehatan kerja. Padahal upaya pencegahan kecelakaan dapat terwujud jika ada interaksi yang baik antara pemerintah, pengusaha dan pekerja di samping pula didukung oleh lingkungan kerja yang harmonis. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui tingkat kecelakaan kerja dan STS, mengetahui tingkat persepsi pekerja terhadap K3 di lingkungan kerja, menganalisa secara deskriptif kondisi K3 di perusahaan, dan menghitung nilai kehilangan produksi (loss production). Penelitian dilaksanakan di HPHTI PT. Musi Hutan Persada, Unit Supporting Logging I Subanjeriji, Sumatera Selatan Pelaksanaan pengambilan data di lapangan dilaksanakan selama 2 minggu dari tanggal 23 September sampai dengan 12 Oktober 2001....
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