Judul: Efektivitas adsorben dan koagulan-flokulan pada penjernihan air wilayah Marunda
Abstrak: Penelitian yang dilakukan didasarkan atas hasil riset pasar PT Multiguna Sainsindo pada salah satu kawasan pemukiman di wilayah Marunda. Jakarta Utara. Mutu sampel air yang diambil tidak memenuhi syarat sebagai air bersih. Tingginya kandungan bahan organik total (BOT) dalam sampel tersebut (115 mg/L) menyebabkan warna kuning kecoklatan dan rasa yang pahit. Dalam penelitian ini dipelajari pengaruh dan efektivitas bentonit dan zeolit sebagai adsorben serta Poly Aluminium Chloride (PAC) dan organic-remover (OR) sebagai koagulan/flokulan melalui 17 perlakuan yang dicobakan untuk menurunkan nilai BOT sampel hingga memenuhi standar air bersih. Penyediaan bentonit dan zeolit sebagai adsorben diawali dengan proses aktivasi menggunakan panas dan asam. Aktivasi bentonit meliputi aktivasi 105 °C-4jam, 200 °C-4jam, H₂SO₄ 6N-2 jam, H₂SO₄ 6N-6 jam, dan HCI 6N-6 jam. Sedangkan aktivasi zeolit meliputi aktivasi 105 °C-4jam, 200 °C- 4jam, 400 °C-4jam, H₂SO₄ 6N-6 jam, dan HCI 6N-6 jam. Sebagai media pembanding digunakan arang aktif dan resin anion A-SB. Penelitian ini memberikan informasi bahwa bentonit maupun zeolit yang alami maupun teraktivasi tidak dapat memberikan penurunan nilai BOT sampel yang memenuhi standar air bersih. Pada penggunaan bentonit dan zeolit, penurunan nilai BOT terbesar diberikan masing-masing oleh bentonit teraktivasi H₂SO, 6N-6 jam yaitu mencapai 58 mg/L dan zeolit alami tanpa aktivasi, yaitu mencapai 65 mg/L. Pada penggunaan arang aktif dan resin anion A-SB, penurunan nilai BOT berturut-turut mencapai 17 mg/L dan 110 mg/L. Kesemuanya tidak memenuhi nilai BOT standar air bersih yaitu sebesar 10 mg/L. Hasil Jar Test menunjukkan dosis optimum pembubuhan PAC dan N-623 berturut-turut adalah 0,05% b/v dan 0,20% v/v dengan penurunan nilai BOT mencapai 30 mg/L. Di antara 17 perlakuan yang dicobakan ternyata perlakuan menggunakan PAC + N-623 pada tahap awal dan A-72 pada tahap berikutnya dapat memberikan penurunan nilai BOT, PH, kekeruhan, dan padatan terlarut total (TDS) yang memenuhi standar air bersih. Di samping itu, hasil uji organoleptik menunjukkan bahwa sampel keluaran menjadi tidak berwarna dan tidak berasa.
Keyword: 

Judul: Perbandingan Kebutuhan Koagulan Al2(SO4)3 dan PAC untuk Pengolahan Air Bersih di Water Treatment Plant PDAM Kota Bandung.
Abstrak: Air merupakan kebutuhan dasar bagi kehidupan manusia, karena air merupakan gizi makro yang sangat penting. Water treatment plant (WTP) PDAM Kota Bandung menggunakan Sungai Cisangkuy dan Cikapundung sebagai sumber air. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui perbandingan kualitas air dengan menggunakan koagulan tawas dan PAC di WTP Badaksinga PDAM Kota Bandung, mengetahui dosis optimum masing-masing koagulan serta mengevaluasi bak koagulasi di WTP Badaksinga PDAM Kota Bandung. Penelitian dilakukan dengan metode jar test. Berdasarkan hasil penelitian, dengan menggunakan salah satu data pada tanggal 18 April 2017, dengan kekeruhan air baku sebesar 32 NTU, koagulan PAC lebih baik dibandingkan tawas. Dengan dosis optimum PAC sebesar 26 ppm maka kekeruhan hanya 2,09 NTU, TSS sebesar 1 mg/l dan TDS sebesar 67,7 mg/l. Dengan dosis optimum tawas sebesar 29 ppm didapatkan kekeruhan 3,85 NTU, TSS 3 mg/l dan TDS sebesar 67,2 mg/l. Rata – rata nilai efisiensi penggunaan koagulan PAC dan tawas adalah 92,84 % dan 91,99%. Hasil kedua koagulan tersebut memenuhi kriteria standar baku mutu kualitas air bersih yang berlaku di Indonesia. Bak koagulasi digunakan secara optimal, karena dosis koagulan yang digunakan di lapangan selalu disesuaikan dengan hasil jar test.
Keyword: dosis optimum, efisiensi koagulan, jar test, koagulan, pengolahan air

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