Judul: Kandungan logam berat timah hitam pada komoditi buah-buahan dan sayuran di wilayah DKI Jakarta
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui kadar logam berat timah hitam akibat buangan kendaraan bermotor yang terdapat di udara ambien sekitar lokasi jalan raya di wilayah DKI Jakarta serta kualitas keamanan komoditi buah-buahan dan sayuran yang ditanam di sekitarnya. Lokasi penelitian ditentukan berdasakan kepadatan lalulintas dan ketersediaan komoditi buah-buahan dan sayuran. Lokasi yang terpilih adalah daerah Kebagusan dan Jagakarsa untuk penelitian buah-buahan serta daerah Kali Jodo dan Sunter untuk penelitian sayuran, sedangkan komoditi buah-buahan dan sayuran yang diteliti yaitu jambu batu, jambu air, pepaya, belimbing, bayam, selada dan sawi, dipilih berdasarkan komoditi yang banyak terdapat di lokasi studi. Lokasi kontrol yang terpilih yaitu lokasi yang tingkat kepadatan lalulintasnya rendah yaitu daerah Pasar Minggu untuk penelitian buah-buahan dan daerah Cengkareng Drain untuk lokasi penelitian sayuran. Pengukuran kandungan logam berat timah hitam dalam ayuran, dilakukan untuk setiap lokasi dengan menggunakan tomic Absorption Spectrophotometer (AAS). Untuk setiap lokasi, sampel diambil dari dua titik lokasi, yaitu titik I (jarak I) dan titik II (jarak II). Titik I adalah daerah pengambilan sampel yang berada pada jarak 25 meter sedangkan titik II berjarak antara > 25 sampai 75 meter, masing-masing diukur dari batas tepi jalan raya. Pembagian ke dalam dua jarak ini dilakukan untuk mengetahui wilayah sebaran logam berat timah hitam yang dikeluarkan dari asap buangan kendaraan bermotor. Selain pengukuran kandungan logam berat timah hitam, juga dilakukan perhitungan jumlah kendaraan bermotor yang melewati lokasi penelitian dengan menggunakan metode scaning selama 8 jam. ...
Keyword: 

Judul: Kandungan Logam Berat Cd dan Cu Berdasarkan Ukuran Partikel Sedimen di Perairan Teluk Jakarta.
Abstrak: Teluk Jakarta merupakan daerah bermuaranya 13 sungai yang umumnya melewati daerah-daerah yang aktif karena banyak kegiatan industri yang kemungkinan besar membuang limbah mengandung logam berat. Logam berat ini masuk ke laut dan mengalami berbagai proses seperti pengenceran, adsorpsi oleh partikel, terakumulasi dalam biota dan mengendap di sedimen. Penelitian ini bertujuan menentukan keterkaitan konsentrasi logam berat kadmium (Cd) dan tembaga (Cu) terhadap sebaran partikel dalam sedimen. Penelitian dilaksanakan pada bulan April hingga Juli 2011 di perairan Teluk Jakarta. Pengambilan sedimen dilakukan pada 4 stasiun, Stasiun 1 terletak paling jauh dari daratan, Stasiun 2, 3, dan 4 semakin mendekati wilayah daratan. Analisis sampel sedimen dilakukan di Laboratorium Pencemaran dan Laboratorium Geologi P2O-LIPI. Metode yang digunakan untuk analisis logam berat adalah Atomic Absorption Spectrophotometry (AAS), sedangkan fraksi sedimen menggunakan metode pengayakan basah. Persentase fraksi sedimen di semua lokasi stasiun penelitian didominasi oleh fraksi lumpur. Komponen fraksi pasir kasar memiliki kisaran nilai 0.12-2.67%, fraksi pasir halus 0.18-4.87%, dan fraksi lumpur 89.70-99.61%. Konsentrasi ratarata logam Cd di semua stasiun pada ukuran partikel <63 μm, 63-250 μm, dan 250-1000 μm berturut-turut adalah 0.57±0.10 μg/g, 0.61±0.33 μg/g, dan 1.42±1.00 μg/g. Konsentrasi rata-rata logam Cu di semua stasiun pada ukuran partikel <63 μm, 63-250 μm, dan 250-1000 μm berturut-turut adalah 28.09±25.20 μg/g, 30.16±33.44 μg/g, dan 41.70±59.14 μg/g. Penelitian ini menunjukkan bahwa konsentrasi logam berat Cd dan Cu semakin meningkat dengan semakin besarnya ukuran partikel. Konsentrasi logam berat tertinggi berada pada fraksi pasir, hal ini disebabkan fraksi pasir membentuk agglomerates.
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