Judul: Pendugaan Tingkat Keasaman Air Hujan berdasar Konsentrasi Pencemar Udara Ambien (Studi Kasus: DKI Jakarta).
Abstrak: DKI Jakarta merupakan wilayah yang memiliki nilai pH air hujan di bawah 5.6. Dalam menganalisis hujan asam di suatu daerah diperlukan data pH air hujan yang lengkap. Kurangnya ketersediaan data pH air hujan di Indonesia, terutama di DKI Jakarta, menjadi masalah dalam menganalisis hujan asam. Pendekatan hukum Henry dapat dilakukan untuk menduga data pH air hujan berdasar data konsentrasi gas pencemar. Namun, data kualitas udara ambien kurang tersedia sehingga dibutuhkan pemodelan kualitas udara, salah satunya yaitu Weather Research Forecasting Chemistry (WRF-Chem). Penelitian ini bertujuan untuk menduga pH air hujan agar dapat digunakan dalam menganalisis hujan asam di DKI Jakarta dengan menggunakan pendekatan hukum Henry. Data konsentrasi gas SO2 dan NO2 yang digunakan berasal dari data kualitas udara ambien observasi stasiun pemantau dan output WRF-Chem. Hasil pH air hujan yang diduga dari perhitungan output WRF-Chem didapat nilai di bawah 5.6 serta memiliki variasi diurnal, yaitu pH air hujan rendah pada saat pagi dan malam hari serta tinggi di siang dan sore hari. Potensi keasaman air hujan pada saat musim hujan menunjukkan daerah Bundaran HI, Kebon Jeruk, dan Jagarkasa memiliki nilai yang tinggi, serta pada musim kemarau yang memiliki potensi keasaman air hujan yang tinggi adalah Bundaran HI dan Kelapa Gading. Sedangkan nilai pH dari data kualitas udara ambien didapat nilai di bawah 5.6 untuk semua Stasiun Pemantau Kualitas Udara (SPKU) pada saat musim hujan maupun musim kemarau.
Keyword: hujan asam, hukum Henry, NO2, SO2, WRF-Chem

Judul: Evaluasi Tingkat Pencemaran Udara Berdasarkan Konsentrasi Udara Ambien Di DKI Jakarta
Abstrak: Pencemaran udara merupakan salah satu masalah besar yang dihadapi oleh negara berkembang. Pada penelitian ini dipelajari zat-zat polutan yang terdapat dikawasan pemukiman, industri dan komcrsil serta kesesuaian tata guna lahan berdasarkan konsentrasi udara ambien dan unsur-unsur meteorologis yang mempengaruhinya. Konscntrasi udara ambien tertinggi sebagian besar tejadi di kawasan komersi!. Polutan SO, tertinggi lerdapat di kawasan Komersil yaitu 12 ppb konsenlrasi lersebut masih berada di bawah baku mulu yailu 91 ppb. Parameter CO lertinggijuga le~jadi di kawasan komersil yailu 28.1 ppm, nilai [ersebut sudah melebihi baku mutu yaitu 7.2 ppm. Konsentrasi NO, dan Hidrokarbon tertinggi jue~ :eljadi di kawasan komersil, konsentrasi NO, tertinggi adalah 140 ppb yang nilainya melcbihi baku mu~u yailu 69 ppb dan konsentrasi Hidrokarbon tertinggi yaitu 3840 ppb juga melebihi baku mutu yaitu 240 ppb. Scdangkan untuk parameter PM-IO Konsentrasi tertinggi teljadi di kawasan industri Yaitu 113 ~g/m3, nilai tcrscbut masih berada di bawah baku mutu yaitu 150 ~g/m3 Kesesuaian lala guna lallan berdasarkan konsenlrasi udara ambien unluk wilayah Pluil adalah lidak sesuai sebagai peruntukkan Garis isoline menunjukkan ballWa \vilayah Pluit kon,entrasi pencemarnya sama dengan wilayah komersil untuk parameler SO, dan NO" sedangkan unlllk parameler CO dan HC konsentrasinya sama dcngan mlayah induslri. Lokasi Kclapa Gading yang juga mcrupakan wilayah pemukiman, konsentrasi PM-to wilayah industri. l'
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