Judul: Pemilihan Lokasi Pemantauan Kualitas Udara di Jakarta berdasar Sebaran Konsentrasi Pencemar Maksimum Luaran Model WRF-Chem
Abstrak: Jakarta dikategorikan sebagai megacities yang tidak bisa dilepaskan dari perkembangan sektor industri dan transportasi. Hal ini berdampak pada pelepasan emisi pencemar ke udara berupa PM10 dan NO2 dan berpotensi terjadinya pencemaran udara. Pencemaran udara dapat mengganggu kesehatan yang fatal bagi masyarakat, sehingga diperlukan upaya antisipasi melalui pemantauan kualitas udara berkelanjutan. Jumlah stasiun pemantau yang ada belum representatif mewakili seluruh Jakarta. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sebaran pencemar PM10 dan NO2 di Jakarta, serta mengidentifikasi lokasi dengan konsentrasi pencemar maksimum untuk dijadikan lokasi pemantauan kualitas udara ambien secara kontinu di Jakarta. Pemodelan mengenai dispersi pencemar menjadi pilihan untuk menganalisis kualitas udara secara spasial dari waktu ke waktu, sehingga dapat membantu menganalisis lokasi-lokasi yang berpotensi terpapar konsentrasi pencemar maksimum. Pemodelan yang dapat digunakan adalah Weather Research Forecasting- Chemistry (WRF-Chem). Berdasar hasil pemodelan menunjukkan bahwa pola sebaran PM10 dan NO2 mengikuti mekanisme pola angin darat dan laut. Pola sebaran pencemar berdasar luaran model menunjukkan daerah Jakarta Selatan merupakan wilayah yang sering terkena paparan maksimum oleh pencemar NO2, sedangkan wilayah yang sering terkena paparan maksimum pencemar PM10 adalah daerah Jakarta Utara. Selama periode pemodelan (672 jam), yaitu pada bulan Februari dan Agustus (336 jam) tahun 2010 serta periode Agustus tahun 2011 dan 2015 dengan masing-masing running selama 168 jam diperoleh 17 lokasi yang berpotensi terpapar konsentrasi pencemar baik PM10 maupun NO2. Lokasi tersebut yaitu Pantai Indah Kapuk (PIK), Setu Babakan, Bintaro, Penjaringan, Cilangkap, Cilandak, Pasar Rebo, Ancol, Cengkareng, Pesanggrahan, Cilincing, Kembangan, Banjir Kanal Timur (BKT), Ragunan, Pramuka, Taman Mini Indonesia Indah (TMII) dan Pondok Kelapa.
Keyword: dispersi pencemar, Jakarta, kualitas udara, stasiun pemantau, WRFChem

Judul: Dispersion Modeling Of Pm10 And So2 Based On Atmospheric Boundary Layer Stability Over Industrial Area
Abstrak: Aktivitas pembangunan tidak bisa dilepaskan dari perkembangan sektor industri dan transportasi. Namun konsekuensi berupa emisi pencemar ke udara tidak dapat dihindari. Konsentrasi pencemar udara di suatu lokasi berfluktuasi, mengikuti kondisi meteorologi setempat. Proses pencemaran udara terjadi di lapisan atmosfer terbawah yang dikenal sebagai lapisan perbatas (boundary layer). Pemahaman mengenai dispersi pencemar udara di lapisan perbatas menjadi penting untuk menduga lokasi-lokasi yang rawan terpapar pencemar udara dengan konsentrasi maksimum. Pemantauan kualitas udara yang kontinu memerlukan biaya tinggi, sehingga penentuan lokasi pemantauan yang efektif dan representatif sangat diperlukan. Pemodelan terintegrasi meteorologi dan kualitas udara menjadi salah satu pilihan untuk dapat menganalisis kualitas udara secara spasial dari waktu ke waktu (dinamis), sehingga dapat membantu menganalisis lokasi-lokasi yang rawan pencemaran udara, juga dapat membantu mengenali karakteristik atmosfernya. Salah satu model yang dapat digunakan adalah Weather Research Forecasting-Chemistry (WRFChem). Bagi wilayah industri PM10 dan SO2 menjadi pencemar utama, sehingga perlu dipelajari pola dispersi kedua jenis pencemar tersebut. Salah satu wilayah industri di Indonesia adalah Kabupaten Tangerang. Di daerah ini belum ada pemantauan kualitas udara ambien yang kontinu, sehingga bantuan pemodelan untuk menganalisis sebaran pencemar terutama PM10 dan SO2 menjadi sangat bermanfaat. Wilayah ini berbatasan dengan DKI Jakarta yang merupakan wilayah urban dengan emisi yang tinggi, juga berada di pinggir pantai, sehingga dalam analisis dispersi pencemar kedua kota ini menjadi satu wilayah kajian. Berdasarkan hasil pemodelan didapatkan bahwa pola sebaran PM10 dan SO2 mengikuti pola angin, terutama pola angin laut-darat, yang terjadi di Jakarta bagian Utara. Konsentrasi maksimum kedua pencemar pada malam hari cenderung terjadi di wilayah Jakarta Pusat dan Jakarta Utara, dengan nilai berturut-turut > 200 μg m-3 untuk PM10 dan 471 μg m-3 untuk SO2. Nilai tersebut berpotensi melebihi nilai Baku Mutu Udara Ambien Nasional. Siang hari konsentrasi maksimum cenderung terjadi di sekitar Jakarta bagian Selatan, Tangerang Selatan, serta Kabupaten Tangerang. Pada bulan Agustus maupun Desember kondisi tersebut hampir sama, hanya sedikit bergeser ke arah Timur, karena pada bulan Desember dominan angin Baratan mulai terjadi. Pola angin gunung turut mempengaruhi, karena di bagian Selatan wilayah kajian terdapat Gunung Gede-Pangrango, serta dataran yang relatif lebih tinggi di bagian Selatan Kabupaten Tangerang. Pada malam hari, angin gunung menuruni lereng dan menuju ke arah Jakarta yang lebih rendah. Pada siang hari angin laut bertiup cukup dominan terutama pada bulan Desember, saat matahari di Selatan. Kecepatan angin turut berpengaruh, sebagaimana hasil pemantauan di daerah Jakarta Utara kecepatan angin menurun pada malam hari sehingga mempengaruhi akumulasi pencemar di daerah tersebut. Sementara siang hari, kecepatan angin yang rendah terdapat di bagian Selatan Jakarta, sehingga di wilayah ini pada siang hari konsentrasi pencemar mengalami peningkatan. Validasi model menunjukkan model WRFChem dapat merepresentasikan kondisi meteorologi cukup baik, tetapi untuk konsentrasi pencemar masih rendah. Berdasar analisis stabilitas atmosfer di lapisan perbatas menggunakan model WRFChem, didapatkan bahwa pada malam hari lapisan atmosfer stabil terbentuk pada ketebalan hingga 100 m. Di atas lapisan stabil terdapat lapisan atmosfer netral dan lapisan dengan turbulensi lemah pada ketinggian 100-200 m. Menurut teori dasar, lapisan ini disebut lapisan residual (residual layer). Lapisan ini dapat dimanfaatkan untuk melepaskan emisi pencemar bagi cerobong industri. Terdapat perbedaan karakteristik stabilitas atmosfer antara Balaraja (Tangerang) dan
Keyword: dispersi pencemar, model WRFChem, tinggi cerobong, stabilitas atmosfer, risiko kesehatan

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