Judul: Studi Limbah Peternakan Terhadap Kualitas Air Sungai Cihideung di Desa Sukajadi dan Cihideung Ilir Kabupaten Bogor
Abstrak: Desa Sukajadi yang terletak di kecamatan Ciomas dan desa Cihideung Ilir yang terletak di kecamatan Ciampea merupakan dua desa yang di aliri sungai Cihideung sub Daerah Aliran Sungai Cisadane. Desa Sukajadi dan Cihideung Ilir mempunyai ketinggian yang berbeda yaitu masing-masing sekitar 680 m diatas permukaan laut (dpl) dan 190 m diatas permukaan laut (dpl). Sebagian besar penduduk bemata pencaharian di sektor pertanian yaitu pada desa Sukajadi (63,95%) dan Cihideung Ilir (69,98%) dengan kepadatan penduduk sebesar 15,9 jiwa per ha dan 38,82 jiwa per ha.
Keyword: 

Judul: Kondisi Kualitas Perairan Di Sungai Cihideung, Kabupaten Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Penelitian dilakukan di perairan Sungai Cihideung, Kabupaten Bogar, Jawa Barat pada bulan bulan Oktober 2008 sampai dengan November 2008 sebanyak 3 kali dengan selang waktu 2 minggu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui status perairan di Sungai Cihideung, Kabupaten Bogar, Jawa Barat mulai dari Desa Purwasari, Kecamatan Dramaga, Kabupaten Bogar, Jawa Barat yang masih dipengaruhi oleh hulu hingga daerah hilir tepatnya di belakang gedung Unit Satwa Harapan, Fakultas Petemakan, Institut Pertanian Bogar di Desa Babakan, Kabupaten Bogar, Jawa Barat. Penelitian ini dikaji dengan studi parameter fisika dan kimia perairan, dengan pendekatan indeks kualitas air. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi ilmiah dan data masukan tentang kondisi fisika dan kimia perairan yang ditimbulkan dari aktivitas antropogenik di Sungai Cihideung, Kabupaten Bogar, Jawa Barat. Selanjutnya penelitian ini juga dapat digunakan sebagai acuan pemanfaatan dan pengelolaan di Sungai Cihideung, Kabupaten Bogar, Jawa Barat. Parameter fisika yang diamati antara lain suhu, kekeruhan, TSS, TDS dan debit air. Perairan Sungai Cihideung memiliki kisaran suhu 24-28°C.Untuk Kekeruhan berkisar antara 11-32,3 NTU. Untuk TSS berkisar antara 0,67-32,67 mg/1. Untuk TDS berkisar antara 40,93-65,53 mg/1. Dan untuk debit air berkisar antara 0,24-2,07 m ) Is. Parameter kimia yang diamatai antara lain, pH, DO, BODs, NH)-N, NO)-N, N02-N, dan total fosfat. Perairan Sungai Cihideung memiliki kisaran pH 5,83-7,36. Untuk DO berkisar antara 8,34-10,58 mg/1. Untuk BODs berkisar antara 0,20-4,12 mgll. Untuk NH)-N berkisar antara 0,005-0,23 mgll. Untuk NO)-N berkisar antara 0,06-0,70 mgll. Untuk N02-N berkisar antara 0,01-0,03 mg/1. Dan untuk total fosfat berkisar antara 0,48- I ,07 mg/1. Hasil evaluasi kualitas air dengan indeks STORET di Sungai Cihideung terdapat perbedaan antar stasiunnya, dari kelima stasiun Sungai Cihideung termasuk dalam kategori tercemar sedang hingga tercemar ringan dengan skor -8 sampai -12. Hasi! evaluasi kualitas air dengan indeks pencemaran dapat dinyatakan bahwa kualitas air di Sungai Cihideung terlihat adanya persamaan antar stasi un. Dari kelima stasiun Sungai Cihideung termasuk dalam klasifikasi perairan tercemar sedang dengan kisaran nilai 5,12-5,80. Hasil evaluasi kualitas air dengan indeks NSF WQI dapat dinyatakan bahwa kuaJitas air di Sungai Cihideung terlihat adanya kesamaan antar stasiun. Dari kelima stasiun Sungai Cihideung termasuk dalam klasifikasi perairan baik dengan kisaran nilai 77,72-83,02.
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