Judul: Analisis bakteriologik pada kerang hijau (perna viridis L.) dan sampel air di perairan sekitar Muara Kamal, Teluk Jakarta
Abstrak: Perairan pesisir merupakan perairan yang sering mengalami pencemaran, karena wilayah ini menjadi tempat pembuangan akhir dari limbah rumah tangga dan limbah industri yang dialirkan melalui sungai di wilayah hulunya. Pencemaran bahan organik yang berasal dari limbah rumah tangga dan limbah industri ini menjadi nutrien bagi bakteri di laut dan menambah masukan bakteri dari daratan. Perairan Muara Kamal adalah perairan yang disinyalir telah mengalami pencemaran. Wilayah ini merupakan tempat budidaya kerang hijau (Perna viridis L). Kerang ini bersifat filter feeder dengan kemampuan berpindah yang relatif kecil, sehingga keadaan lingkungan perairan dapat langsung berpengaruh terhadap kondisi kerang tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk 1) mengetahui keberadaan bakteri Escherichia coli, Salmonella spp., Shigella spp., dan Vibrio spp. pada kerang dan air. 2) membandingkan kelimpahan bakteri berdasarkan: waktu pengambilan sampel, jenis sampel dan ukuran kerang. 3) mengetahui keterkaitan antara bakteri yang terdapat dalam kerang dan air dan antara E.coli dengan bakteri patogen. Lokasi pengambilan sampel dilakukan di perairan sekitar Muara Kamal, Teluk Jakarta pada 5 stasiun, terdiri dari sampel kerang yang berukuran <5 cm (Kerang A-kerang non konsumsi), kerang yang berukuran 5-9 cm (kerang B-kerang konsumsi) dan sampel air. Pengambilan sampel ini dilakukan pada tanggal 26 Oktober 1997 dan 15 November 1997. Pemeriksaan bakteri pada, sampel dilakukan di Laboratorium Kesehatan Ikan Jurusan BDP, Fakultas Perikanan dan limu Kelautan, IPB.
Keyword: 

Judul: Analisis kandungan bakteri pada kerang darah(anadara granosa Linn.) sampel air laut dan sampel sedimen di Perairan sekitar Muara Kamal, Jakarta
Abstrak: Perairan di sekitar Muara Kamal merupakan tempat bermuara sungai-sungai yang umumnya melintasi daerah pemukiman dan industri yang padat di wilayah DKI Jakarta dan sekitarnya. Kondisi ini dapat memicu terjadinya pencemaran bahan-bahan polutan yang berasal dari limbah rumah tangga dan industri ke wilayah perairan laut di sekitarnya. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui kandungan bakteri Escherichia coli, Salmonella spp., Shigella spp. dan Vibrio spp. pada sampel kerang darah, air laut dan sedimen sebagai salah satu cara untuk mengetahui kondisi pencemaran bakteriologik perairan sekitar Muara Kamal, dengan menganalisis kelimpahan jenis bakterierta mengkaji keterkaitannya pada setiap jenis sampel. Kegiatan pengambilan sampel dilakukan pada tanggal 26 Okt'1997 dan 15 Nov'1997. Dari penelitian dapat diidentifikasi kehadiran bakteri Escherichia coli, Salmone.la spp., Shigella spp., Vibrio parahaemolyticus dan V. cholerae, dari setiap jenis san pel. Rataan kandungan E. coli pada setiap jenis sampel yaitu 2,3357 x 104 MPN 100 ml, dan nilai tersebut sudah ± 20 kali melampaui baku mutu yang ditetapkan oleh Menteri negara KLH No. Kep. 02/MENKLH/I/1988 bagi peruntukan perairan laut sebagai perairan pariwisata dan rekreasi serta perairan budidaya dan untuk kehidupan biota laut (≤ 1000 MPN/100 ml). Rataan kandungan bakteri Salmonella spp. (pada kerang A = 4,63x109 cfu/gr, kerang B = 6,28x10¹² cfu/gr, air laut = 3,27x102 cfu/ml dan pada sedimen = 3,28x10¹¹ cfu/gr), Shigella spp. (pada kerang A = 1,62x10¹¹ cfu/gr, kerang B = 1,52x1013 cfu/gr, air laut = 3,76x10ª cfu/ml dan pada sedimen 1,50x1013 cfu/gr), sudah melebihi baku mutu, yang menetapkan nihil (tidak boleh ada) untuk bakteri yang tergolong patogen pada manusia, pada perairan laut maupun biota lautnya.
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