Judul: Karakterisasi Particulate Matter (Pm) Dengan Teknik Analisis Nuklir Dan Strategi Pengendaliannya Studi Kasus Kota Tangerang Selatan.
Abstrak: Kota Tangerang Selatan merupakan wilayah yang mempunyai batas administrasi dengan DKI Jakarta, Bogor dan Kabupaten Tangerang,sebagai daerah yang berbatasan langsung dengan Ibukota DKI Jakarta menjadi dasarfokus utama pembagunan Kota Tangerang Selatan adalah di sektor pemukiman. Ketersediaan lahan pemukiman serta fasilitasnya serta semakin sempit dan mahalnya harga lahan di DKI Jakarta menjadi pendorong bagi masyarakat untuk bertempat tinggal di kawasan ini.Peningkatan pertumbuhan penduduk di Kota Tangerang Selatanmenyebabkan terjadinyapeningkatan aktivitas kegiatan manusiaseperti transportasi, industri pemukiman dan lain-lain hingga kemudian dapat mempengaruhi kualitas lingkungan udara.Penurunan kualitas udara tidak hanya berasal dari sumber pencemar lokal namun dapat berasal dari suatu lokasi yang jauh melintasi batas provinsi maupun negara karena dipengaruhi oleh faktor meteorologi yaitu arah dan kecepatan angin.Salah satu komponen udara yang dikaji dalam penelitian ini adalah paramater Particulate Matter (PM)yangmemiliki dampak paling berbahaya bagi kesehatan manusia karena kemampuannya untuk menembus sistem pernapasan manusia yang paling dalam. Sampel partikulat (PM2.5 dan PM2.5-10) dikumpulkan di kawasan PUSPIPTEK dengan pencuplik udara Gent Stacked Filter Unit (Gent SFU Sampler), periode Januari 2011 sampai Desember 2013, sebanyak 3 s.d 5 kali dalam sebulan dengan laju alir 18 liter/menit selama 24 jam. Identifikasi multi unsur dianalisis dengan spektroskopi X-Ray Fluorescence (XRF), karakterisasi sumber pencemar dilakukan dengan reseptor model Positif Matriks Factorization (PMF), estimasi lokasi sumber pencemar lokal dengan metode Conditional Probability Function (CPF) sedangkan perkiraan sumber pencemar dari lokasi jauh dilakukan menggunakan model dispersi waktu mundurHybrid Single ParticleLagrangian Integrated Trajectory(HYSPLIT) Hasil menunjukkan rentang rata-rata konsentrasi massa PM2.5 adalah 12.63 ± 1.60 - 15.89 ± 1.70 μg/m3 sedangkan untuk PM10 berkisar 29.00 ± 3.96 - 31.04 ± 3.28 μg/m3. Multi unsur yang teridentifikasi dengan XRF adalah Al, Ca, Co, Cr, Cu, Fe, K, Mg, Mn, Na, Ni, Pb, S, Si, Ti, V dan Zn. Karakterisasi partikulat halus (PM2.5) teridentifikasi 5 faktor yaitu industri peleburan logam Pb (9.61%), debu tanah (17%), campuran industri peleburan logam dan garam laut (13.02%), transportasi (44.36%) serta pembakaran biomassa (22.58%).Profil sumber pencemar PM2.5-10 menghasilkan 5 faktor yaitu Industri peleburan logam (6.48%), campuran industri dan debu tanah (19.04), Campuran garam laut dan biomassa (3.67%), Debu tanah (45.19%), dan transportasi (25.60%). Estimasi lokasi sumber pencemar lokal dengan metode CPFmenunjukkan bahwa salah satu faktor sumber pencemar yaitu sektor industri peleburan logam Pb berasal dari arah barat bagian luar wilayah administrasi Kota Tangerang Selatan sedangkan.Hasil Analisis sumber pencemar lokasi jauh dengan pemodelanHYSPLIT menunjukkan bahwa terdapat kontribusi kebakaran hutan Negara bagian utara Australia terhadap konsentrasi PM di Kota Tangerang Selatan.Pengendalian pencemaran PM di Kota Tangerang Selatan dapat dilakukan dengan mempertimbangkan tiga hal utama yaitu lingkungan, keteknikan yang ramah lingkungan dan ekonomi.
Keyword: Pencemaran udara, XRF Spektroskopi, karekterisasi sumber pencemar, Conditional probability function (CPF)

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