Judul: Rubinita Desratriyanti. Toksisitas Kadmium Dan Tembaga Terhadap Perkembangan Embrio-Larva Kerang Hijau (Perna Viridis
Abstrak: Perairan Teluk Jakarta merupakan salah satu contoh dari perairan yang sampai saat ini telah tercemar oleh logam berat seperti kadmium dan tembaga. Uji toksisitas perlu dilakukan untuk mendeteksi adanya pencemaran dan mengetahui pengaruh bahan pencemar terhadap biota perairan umumnya. Salah satu biota perairan yang dapat digunakan sebagai bioindikator pencemaran perairan adalah larva kerang hijau (Perna viridis). Penelitian ini bertujuan menduga nilai konsentrasi kadmium (Cd) dan tembaga (Cu) yang menyebabkan 50% larva kerang hijau (Perna viridis) berkembang abnormal dan Menduga nilai NOEC (No Observed Effect Concentration) dan LOEC (Lowest Observed Effect Concentration) dari kadmium (Cd) dan tembaga (Cu) terhadap perkembangan larva kerang hijau (Perna viridis). Penelitian ini merupakan bagian dari kegiatan penelitian Laboratorium Ekotoksikologi, Pusat Penelitian Oseanografi – Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (P2O-LIPI) dan dilakukan pada bulan Maret 2009 sampai Mei 2009. Uji toksisitas dilakukan dengan menggunakan sistem statik. Larva kerang hijau hasil fertilisasi dipaparkan pada berbagai konsentrasi toksikan yang diuji selama 48 jam. Uji dihentikan pada saat larva kerang berbentuk D (D-shaped larvae) telah mencapai ≥ 90% dari initial density. Kualitas air pada saat pengujian diamati dalam kisaran normal. Nilai-nilai akhir dihitung berdasarkan jumlah larva abnormal. Hasil uji toksisitas menunjukkan bahwa tembaga mempunyai daya toksik lebih tinggi daripada kadmium terhadap larva kerang. Nilai EC50-48 jam untuk kadmium sebesar 1,97 ppm dan untuk tembaga diperkirakan sebesar 11,70 ppb. Konsentrasi terendah yang memberikan pengaruh nyata pada perkembangan larva kerang (LOEC) untuk kadmium adalah 0,33 ppm dan 5,56 ppb untuk tembaga. Sedangkan konsentrasi tertinggi yang belum mempengaruhi perkembangan larva kerang (NOEC) diperkirakan terletak antara nilai LOEC dan kontrol masingmasing perlakuan.
Keyword: 

Judul: Pengaruh subletal Kromium Heksavalen (Cr6-) dan Kadmium (Cd) terhadap perkembangan larva kerang hijau (Perna viridin Linn)
Abstrak: Logam berat, termasuk di dalamnya kromium heksavalen dan kadmium, merupakan bahan-bahan yang umumnya terkandung dalam limbah industri seperti tekstil, farmasi, logam dan electroplating. Keberadaan logam berat di perairan apabila melebihi daya/kapasitas asimilasi perairan, dapat mengaki- batkan dampak negatif bagi ekosistem perairan. Pengaruh langsung dari zat pencemar terhadap suatu biota perairan dapat diketahui dengan uji toksisitas di laboratorium. Tujuan percobaan ini adalah untuk mengetahui konsentrasi kromium heksavalen dan kadmium yang menyebabkan 50% pembentukan cangkang atau perkembangan abnormal pada larva kerang hijau (Perna viridis Linn.) dan mendapatkan informasi mengenai toksisitas kromium heksavalen dan kadmium di daerah tropis terhadap bivalva genus Mytilus. Dalam uji toksisitas kromium heksavalen dan kadmium pada larva kerang hijau ini digunakan metode uji hayati jangka pendek (EC50-24 jam). Tipe uji yang digunakan adalah tipe statis.
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