Judul: Pengolahan Limbah Cair Rumah Potong Hewan (RPH) dengan Metode Fotokatalitik TiO2: Pengaruh Waktu Kontak terhadap Kualitas BOD5, COD dan pH Efluen
Abstrak: Limbah cair Rumah Potong Hewan diolah melalui proses fisik, biologis dan kimia. Salah satu cara pengolahan limbah cair melalui proses kimia dalah dengan cara fotokatalitik yaitu pengolahan dengan cara penambahan katalis dan cahaya pada limbah tersebut. Dengan proses fotokatalitik limbah organik akan terdegradasi menjadi CO2 dan H2O sehingga diharapkan dapat mereduksi kandungan Biochemical Oxygen Demand (BOD), Chemical Oxygen Demand (COD) , pH dan daya hantar listrik yang merupakan tolok ukur pencemaran oleh zat-zat organik.
Keyword: 

Judul: Simulasi Pengolahan Limbah Cair Rumah Pemotongan Hewan
Abstrak: Penelitian Pengolahan Limbah Cair Rumah Pemotongan Hewan di Kotamadya Daerah Tingkat II Bogor, telah dilaksanakan pada bulan Maret 1993 sampai dengan bulan Juni 1993. Penelitian ini bertujuan melakukan pengolahan limbah cair RPH dengan cara mekanis (skrining), biologis (aerasi) dan kimia (Pembubuhan tawas) sehingga dapat menurunkan BOD dan COD dari limbah cair RPH yang pada akhirnya limbah cair tersebut dapat memenuhi Baku Mutu Air Limbah. Pengambilan sampel dilakukan pada saat pemotongan hewan di RPH pukul 04.00 pagi dengan 2 stasiun pengambilan sampel yaitu: Stasiun 1 aliran air kali Cibalok yang masuk ke RPH sebelum terkait proses pemotongan hewan. Stasiun 2 limbah cair yang keluar dari RPH setelah dimulainya kegiatan pemotongan hewan dan dialirkan masuk ke kolam penampungan dengan terlebih dahulu melalui proses penyaringan dengan ukuran 100 mesh. Selanjutnya limbah cari RPH yang berada di kolam penampungan dengan menggunakan ember dimasukkan ke dalam 4 buah drum plastik dengan volume 100 liter, dan diberi perlakuan dengan dosis tawas (0 gram, 5 gram, 10 gram dan 15 gram) kemudian dilakukan pengadukan dibiarkan mengendap selama 1 jam ke drum berikutnya dengan perlakuan waktu aerasi (0 menit, 15 menit, 30 menit dan 45 menit). Sumber aerasi berasal dari kompresor dengan kemampuan mengeluarkan udara sebanyak 0,14 Kg/m³.cm². Percobaan ini menggunakan Rancangan Petak Terbagi (Split Plot Design) dengan 2 faktor, dosis tawas sebagai petak utama dan waktu aerasi sebagai anak petak dengan ulangan sebanyak 4 kali. Analisis limbah cair berdasarkan American Public Health Association of Water and Waste Water (APHA) dan dilakukan di Laboratorium Pusat Penelitian Lingkungan Hidup (PPLH) Institut Pertanian Bogor. Hasil analisis fisika dan kimia air kali Cibalok sebelum ada limbah RPH dan limbah yang berasal dar pemukiman (stasiun 1) masih memenuhi Baku Mutu Air Golongan C dan D berdasarkan Keputusan Menteri Negara Kependudukan dan Lingkungan Hidup Nomor: Kep. 02/MENKLH/I/1988…dst
Keyword: Rumah Pemotongan Hewan, Pengolahan Limbah Cair, Parameter Pengukuran

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