Judul: Konsentrasi Merkuri pada air, Sedimen dan Keong popaco (Telescopium telescopiun Linnaeus, 1758) di Muara Sungai Balaotin, Cibok dan Kobok Kecamatan Kao Teluk, Halmahera Utara
Abstrak: Merkuri di ekosistem perairan merupakan ancaman lingkungan, habitat, biota maupun manusia, karena sifatnya yang berbahaya dan beracun. Masuknya merkuri di perairan bersumber dari berbagai kegiatan yang memanfaatkan merkuri sebagai bahan baku beberapa diantaranya adalah industri klor, limbah perkotaan, dan aktivitas penambangan emas. Penelitian ini bertujuan untuk (1) Menganalisis konsentrasi merkuri pada air, sedimen dan keong poaco di muara sungai Balaotin, Cibok dan Kobok berdasarkan nilai ambang batas keamanan baku mutu produk perikanan; (2) Menganalisis faktor biokonsentrasi merkuri pada keong popaco (T. telescopium) di Muara Sungai Balaotin, Cibok, dan Kobok; (3) Mengevaluasi status ekologi Keong Popaco (T. telescopium) dan perubahan Ekologi sebagai dasar pengelolaan di Kecamatan Kao Teluk, Kabupaten Halmahera Utara dan (4) Menentukan strategi pengelolaan yang aman dan lestari di Kecamatan Kao Teluk, Kabupaten Halmahera Utara. Hasil analisis menunjukkan konsentrasi merkuri di air pada bulan Juni hingga Agustus di Muara Sungai Balaotin berkisar 0,00052-0,0012 ppm dengan nilai rata-rata 0,00081 ppm. Konsentrasi merkuri di Muara Sungai Cibok adalah 0,00026-0,00098 ppm dengan nilai tara-rata 0,00064 ppm. Konsentrasi merkuri di Muara Sungai Kobok adalah 0,00036-0,00065 ppm, dengan nilai rata-rata 0,00034 ppm. Konsentrasi merkuri tertinggi di Muara Sungai Balaotin dan terendah di Muara Sungai Kobok. Konsentrasi merkuri yang tercatat masih sesuai dengan baku mutu air laut berdasarkan US EPA (2009). Konsentrasi merkuri di sedimen pada bulan Juni-Agustus di Muara Sungai Balaotin tertinggi 0,12 ppm dengan nilai rata-rata 0,09 ppm, dan terendah di Muara Sungai Kobok 0,01 ppm dengan nilai rata-rata 0,06 ppm. Konsentrasi merkuri masih sesuai dengan baku mutu yang ditetapkan oleh EPA (1997). Konsentrasi merkuri pada keong popaco (T. telescopium) yang terdeteksi, tertinggi di Muara Sungai Cibok 0,15 ppm dan terendah di Muara Sungai Kobok 0,06 ppm. Konsentrasi merkuri pada keong masih dibawah baku mutu yang ditetapkan oleh EPA (2009). Kisaran persen komposisi tekstur sedimen yang terukur di Muara Sungai Balaotin pasir 40,08-40,96%, debu 27,92-43,52% dan liat 12,31-31,12%, di Muara Sungai Cibok pasir 26,36-71.80%, debu 22.47-49,39% dan liat 5,73-26,03%, dan di Muara Sungai Kobok pasir 7,73-36,78%, debu 41.47-44.66% dan liat 21,75-43.54. Hasil analisis segi tiga tekstur di Muara sungai Balaotin adalah lempung liat, di Muara Sungai Cibok adalah liat dan lempung berpasir sedangkan di Muara Sungai Kobok adalah liat dan lempung berdebu. C-organik pada sedimen di Muara Sungai Balaotin 4,5-6,9%, di Muara Sungai Cibok adalah adalah 3,9-5,2% dan di Muara Sungai Kobok 4,8-5,9%. C-Organik tergolong tinggi hingga sangat tinggi. Paparan merkuri harian keong popaco (T. telescopium) yang terkontaminasi merkuri diperoleh berkisar 0,21-0,58 ppm/kg/hari untuk orang dewasan dan untuk iii anak-anak berkisar 0,93-2,55 ppm/kg/hari, sedangkan paparan merkuri mingguan untuk orang dewasa berkisar antara 2,57-5,43 ppm/kg/minggu. Paparan merkuri harian dan mingguan tergolong tinggi terutama untuk anaka-anak, karena anak-anak sangat rentan merterhadap keracunan merkuri. Ancaman merkuri terhadap ekosistem perairan di Kao Teluk, terutama sumber pangan yang berasal dari pesisir dan laut diantaranya keong, kerang, krustasea, dan ikan sudah terkontaminasi merkuri sehingga perlu pengelolaan lebih lanjut untuk menjamin kemanan pangan bagi masyarakat di sekitarnya.
Keyword: Merkuri, T. telescopium, kemanan konsumsi dan ekobiologi

Judul: Kajian Kandungan Logam Berat Timbal (Pb) pada Air, Sedimen, dan Kerang Hijau (Perna viridis) di Perairan Muara Kamal, Provinsi DKI Jakarta
Abstrak: Muara Kamal merupakan salah satu muara dengan aktivitas dan indutri yang meningkat dari tahun ke tahun, sedangkan muara ini digunakan untuk kegiatan perikanan khususnya budidaya kerang hijau sejak tahun 1983. Salah satu logam berat yang berbahaya dan memiliki konsentrasi meningkat dari waktu ke waktu adalah Timbal (Pb). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa dan mengevaluasi status pencemaran logam berat Timbal (Pb) pada perairan Muara Kamal. Penelitian dilakukan pada bulan Agustus – Oktober 2011 di perairan Muara Kamal. Analisis preparasi sampel dilakukan di laboratorium Produktivitas dan Lingkungan Perairan, Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, sedangkan analisis logam berat dengan AAS dilakukan di Laboratorium Kimia Bersama, Departemen Kimia Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor. Titik stasiun pengambilan contoh di bagi 3 stasiun yaitu yang mewakili bagian perairan dekat muara, tengah dan terjauh dari muara. Hasil Pengukuran di ketiga stasiun pengambilan contoh di peroleh suhu berkisar antara 30 - 320 C, kekeruhan antara 6,4 - 8 NTU, pH berkisar antara 7,5 - 8 , salinitas berkisar antara 31 - 34 ‰, dan DO berkisar antara 3,31 – 4,23 mg/l. Konsentrasi logam berat Timbal (Pb) pada air di stasiun 1 sebesar 0,089 mg/l, stasiun 2 sebesar 0,078 mg/l dan stasiun 3 sebesar 0,071 mg/l. Konsentrasi pada sedimen di stasiun 1 sebesar 16,012 mg/l, stasiun 2 sebesar 14,023 mg/l, dan stasiun 3 sebesar 12,546 mg/l. Sedangkan konsentrasi logam berat pada kerang hijau (Perna viridis) di stasiun 1 sebesar 43,023 mg/l, stasiun 2 sebesar 42,981 mg/l, dan stasiun 3 sebesar 41,387 mg/l. Faktor biokonsentrasi terhadap air di ketiga stasiun berkisar antara 483,404 – 582,915. Indeks Kondisi kerang hijau pada ketiga stasiun berkisar antara 34,8 – 39,4 , nilai indeks kondisi ini < 40 yang artinya kerang di perairan ini termasuk kategori kurus. Batas Aman Konsumsi kerang hijau dari perairan ini adalah 0,251 – 0,287 kg/minggu. Berdasarkan KepMenLH tahun 2004, konsentrasi logam berat di Perairan ini sudah melebihi batas baku mutu. Tingkat pencemaran logam berat Timbal (Pb) pada perairan ini dari tahun 2001-2011 mengalami peningkatan signifikan baik pada air, sedimen, maupun kerang hijau (Perna viridis). Pada Tahun 2001 konsentrasi timbal (Pb) di air sebesar 0,013 ppm, sedimen sebesar 3,164 ppm dan kerang sebesar 6,496 ppm. Pada tahun 2005 konsentrasi timbal (Pb) di air sebesar 0,015 ppm, sedimen sebesar 2,244 ppm, dan kerang sebesar 30,607 ppm. Pada tahun 2009 konsentrasi timbal (Pb) di air sebesar 0,043 ppm dan sedimen sebesar 5,942 ppm. Pada Tahun 2011 konsentrasi timbal (Pb) di air sebesar 0,079 mg/l, sedimen sebesar 14,193 mg/l dan kerang sebesar 42,463 mg/l. Pada tahun 2006 Kementerian ESDM mengeluarkan aturan (Moratorium) penggunaan bensin tanpa timbal melalui Keputusan Dirjen Migas Nomor 3674/K/24/DJM/2006, namun hal ini tidak memberi dampak yang nyata karena berdasarkan data hasil penelitian pada tahun 2009 & 2011 masih menunjukkan peningkatan yang signifikan.
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