Judul: Kajian Kualitas Air Sungai Buaran Di Jakarta
Abstrak: Sungai Buaran mempunyai luas sebesar 14.34 km2 dan menjadi salah satu tempat pembuangan limbah domestik maupun industri warga Jakarta. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji nilai parameter kualitas air Sungai Buaran serta beban pencemaran berdasarkan sumber pencemar. Penelitian ini dilakukan dari bulan Juli-Oktober 2015 dengan menggunakan dua kelompok parameter kualitas air sungai,yaitu parameter kimia (pH, BOD, COD dan detergen) dan parameter fisika (suhu, TDS, dan TSS). Metode yang dilakukan untuk pengumpulan data kecepatan aliran adalah metode pelampung. Pengukuran dan pengambilan sampel dilakukan di tiga titik yaitu di hulu (lokasi 1), tengah (lokasi 2) dan hilir (lokasi 3). Sumber pencemar yang mendominasi Sungai Buaran adalah limbah domestik. Nilai beban pencemaran dan parameter kualitas air sungai yang melewati baku mutu untuk setiap lokasi penelitian adalah BOD dan COD.
Keyword: limbah domestik, parameter kualitas air sungai, Sungai Buaran sumber pencemar

Judul: Analisis Daya Tampung Beban Pencemaran Menggunakan Model Numerik dan Spasial (Studi Kasus: Sungai Pesanggrahan di Wilayah Provinsi DKI Jakarta).
Abstrak: Pertumbuhan penduduk yang cepat, urbanisasi, industrialisasi dan pembangunan di sepanjang aliran sungai memberikan kontribusi yang sangat penting terhadap kerusakan dan pencemaran lingkungan termasuk lingkungan perairan seperti sungai. Pencemaran lingkungan perairan baik perairan laut maupun sungai telah menjadi masalah besar bagi umat manusia pada umumnya dan bagi warga DKI Jakarta pada khususnya. Tujuan penelitian ini adalah (1) Menganalisis kondisi kualitas air Sungai Pesanggrahan di Provinsi DKI Jakarta (2) Menganalisis beban pencemaran pada Sungai Pesanggrahan (3) Memformulasi alternatif strategi pengendalian pencemaran air Sungai Pesanggrahan. Model numerik digunakan untuk menghitung DTBPA dengan perangkat lunak QUAL2Kw. Pendekatan spasial dengan sistem informasi geografi (SIG) digunakan untuk menelusuri sumber pencemar dan memperkirakan besaran beban pencemarannya. Hasil perhitungan metode indeks pencemaran di bulan April 2015 dari kedelapan titik sampling dengan menggunakan baku mutu Kelas II PP 82/2001 dan Golongan C Kep.Gub.DKI 582/1995 pada umumnya berstatus tercemar ringan. Potensi beban pencemaranan bersumber dari limbah domestik dan industri. Hasil perhitungan potensi beban pencemaran memperlihatkan bahwa total potensi beban pencemaran (PBP) untuk parameter BOD adalah 22 349 kg/hari. Pencemaran BOD dari sumber domestik sebesar 74% dan industri 26%. Total potensi beban pencemaran (PBP) parameter COD 55 752 kg/hari. Pencemaran COD dari domestik sebesar 41% dan industri 59%. Parameter TSS 24 961 kg/hari terdiri dari industri 37% dan domestik 63%. Berdasarkan hasil perhitungan potensi beban pencemaran untuk parameter BOD, COD dan TSS dapat disimpulkan bahwa kontributor beban pencemaran tertinggi bersumber dari kegiatan domestik. Hasil perhitungan DTBPA untuk ketiga parameter dengan menggunakan baku mutu Gol. C Kep.Gub.DKI 582/1995 memperlihatkan bahwa pada umumnya seluruh segmen penelitian masih dapat menampung beban pencemaran. Sebaliknya jika menggunakan baku mutu Kelas II PP 82/2001 Sungai Pesanggrahan di wilayah penelitian tidak lagi dapat menampung beban pencemaran untuk parameter BOD dan TSS. Nilai Konsentrasi BOD, COD dan TSS hasil model memiliki tingkat kesalahan tidak lebih dari 10%. Hal ini ditunjukan oleh nilai RMSE sebesar 0.126 untuk COD, BOD sebesar 0.129 serta 0.057 untuk TSS. Hasil uji menunjukkan bahwa model kualitas air hasil model cukup teliti untuk memprediksi kualitas air parameter BOD, COD dan TSS di Sungai Pesanggrahan.
Keyword: Metode indeks pencemaran, Sungai Pesanggrahan, daya tampung beban pencemaran air, QUAL2Kw, SIG

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