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: Kualitas air sungai Citeureup-Cileungsi dan kaitannya dengan buangan limbah cair industri
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kualitas air Sungai Citeureup-Cileungsi dan kaitannya dengan buangan limbah cair industri. Hasil penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat sebagai bahan pertimbangan dan masukan dalam menentukan kebijakan pengelolaan lingkungan Sungai Citeureup-Cileungsi. Penelitian ini dilakukan dengan mengumpulkan dan mengkaji data sekunder mengenai cualitas air Sungai Citeureup-Cileungsi selama periode tahun 2001-2002, debit air Sungai Citeureup-Cileungsi selama periode tahun 2000-2002, dan effluent industri selama periode ahun 2001-2002. Data kualitas air sungai dan effluent industri diperoleh dari Dinas Tata Ruang dan Lingkungan Hidup (DTRLH) Kab. Bogor; sedangkan data debit air diperoleh dari Dinas Binamarga dan Pengairan Kab. Bogor dan Perum Jasa Tirta II. Selain pengumpulan data sekunder dilakukan peninjauan langsung ke lapangan dan pengecekan titik lokasi sampling kualitas air sungai serta titik lokasi masing-masing industri dengan menggunakan GPS (Global Positioning System) Analisis data kualitas air Sungai Citeureup-Cileungsi dilakukan dengan dua pendekatan, yaitu analisis kualitas air berdasarkan perbandingan baku mutu dan analisis dengan menggunakan metode IKA-STORET. Baku mutu yang dijadilan acuan dalam penelitian ini adalah baku mutu Gol. B:C;D (berdasarkan SK Gub Jabar No. 38/1991) serta aku mutu Kls. I, Kis. II, Kls. III, dan Kls. IV (berdasarkan PP RI No. 82/2001). Sedangkan analisis data untuk mengetahui kontribusi buangan limbah cair industri dilakukan dengan perhitungan beban (load) pada ruas-ruas sungai tertentu. Parameter kualitas air sungai yang dianalisis pada penelitian ini meliputi 24 parameter, yaitu subu, TDS, kekeruhan, DHL, pH, DO, NH, N, NO-N, NO3-N, Cl₂, Cr, Hg, Fe, Mn, Zn, Cu, Pb, Cd, CN, fenol, minyak dan lemak, senyawa aktif biru metilen/MBAS (deterjen), fecal coliform, serta total coli. Sedangkan parameter beban limbah cair industri yang dihitung Ja penelitian ini adalah BOD,, COD, dan TSS. Sebanyak 50% dari seluruh parameter yang diukur diatas ternyata telah melampaui bak butu Gol. B;C;D; parameter-parameter tersebut meliputi: TDS, NH-N, NO₂-N, NO,-N, Hg, Zn, Cu, Cd, fenol, minyak dan lemak, serta MBAS. Jumlah parameter yang telah mutampaui baku mutu Kls. I adalah sebanyak 50% dari seluruh parameter yang diukur,
Keyword: buangan limbah cair industri, Global Positioning System, Spatial Planning Environment

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