Judul: Komunitas Makrozoobenthos Sebagai Indikator Biologi Perairan Sungai Ciliwung
Abstrak: Sungai Ciliwung mengalir melintasi wilayah Kabupaten Bogor, Kotamadya Bogor, dan DKI Jakarta. Sungai ini melintasi kawasan pertanian, perkebunan, pemukiman penduduk, perikanan, pariwisata, dan berbagai macam industri. Hal ini sangat berpengaruh terhadap kondisi perairan Sungai Ciliwung dimana berbagai pemanfaatan tersebut dapat menimbulkan persoalan seperti penurunan kualitas air di dalamnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat pencemaran yang terjadi pada Sungai Ciliwung dan gangguan ekologi pada komunitas makrozoobenthos sebagai obyek studinya, yang didukung dengan parameter fisika dan kimia perairan. Penelitian ini dilakukan pada bulan Juni 2002 dan didukung oleh data fisika - kimia air pada bulan Juli dan Agustus 2002 yang dikaji oleh Tim Surveyor Pusiit Limnologi LIP1 Cibinong.
Keyword: 

Judul: Studi kualitas perairan sungai Ciliwung di tinjau dari struktur komunitas makrozoobentos
Abstrak: Sungai Ciliwung adalah salah satu sumberdaya perairan yang dimanfaatkan' oleh masyarakat di wilayah itu untuk keperluan rumah tangga, pertanian, perikanan dan pembuangan Iimbah industri. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui kualitas Sungai Ciliwung, kualitas perairan diidentifikasikan melalui sifat fisika-kimia perairan dan Makrozoobentos. Hasil penelitian diharapkan sebagai salah satu masukan bagi pemerintah daerah Jawa Bara! dan DKI Jakarta terutama dalam rangka pengelolaan dan pemanfaatan lingkungan perairan sungai. Penelitian ini dilakukan dari bulan Oktober sampai dengan Desember 1992. Pengambilan sampel di Japangan sebanyak 3 kali ulangan dilakukan pada IS stasiun pengamatan. Pengamatan dan pengambilan contoh me-Iiputi parameter fisika-kimia air dan makrozoobentos. Hasil penelitian yang diperolah dari pengukuran sifat fisika-kimia dan telah dibandingkan dengan kriteria sesuai dengan peruntukannya, menunjukkan terdapatnya faktor-faktor pembatas kelayakan untuk bahan baku air minum, rumah tangga, disebabkan menurunnya kualitas air ungai tersebut. Hasil analisis terhadap kualitas air Sungai Ciliwung berdasarkan Indeks Mutu Lingkungan Perairan mempunyai nilai IMLP berkisar antara 43,30-68,40 dimana stasiun-stasiun di bagian hulu dan tengah, stasiun S 1 - S6 kecuali stasiun S7 tergolong kriteria sedang, sedangkan stasiun-stasiun di daerah hilir stasiun S8 - SIS tergolong kriteria buruk. Pengelompokan habitat berdasarkan kesamaan sifat fisika-kimia, pada tingkat kesamaan 80% terdapat tujuh (7) kelompok yang berbeda. Pengelompokan habitat berdasarkan kesamaan biota pada tingkat kesamaan SO% pada periode I terdapat tigabelas (13) kelompok sedangkan pada periode II dan III masing-masing terdapat sepuluh (10) kelompok. Hasil analisis berdasarkan struktur komunitas Makrozoobentos ditemukan 18 jenis yang termasuk dalam empat (4) golongan yaitu : Gastropoda, Crustacea, Insecta dan. Oligochaeta. ...
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