Judul: Kandungan Logam Berat Pb dan Ni serta Resuspensi Batubara di Perairan Sekitar Muara Sungai Cimandiri Teluk Palabuhanratu
Abstrak: Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU) dibangun di wilayah perairan sekitar muara Sungai Cimandiri yang terletak di Teluk Palabuhanratu, Jawa Barat sejak tahun 2008 dan aktif beroperasi sejak tahun 2014. Keberadaan PLTU ini menyebabkan terjadinya ceceran batubara ke kolom perairan laut akibat proses bongkar muat bahan bakar. Penelitian ini bertujuan untuk menguji kandungan logam berat timbal (Pb) dan Nikel (Ni) pada fase air terlarut, padatan tersuspensi, dan sedimen di perairan sekitar muara Sungai Cimandiri, serta menguji potensi kandungan logam berat Pb dan Ni yang larut dari batubara ke kolom air melalui percobaan resuspensi sebagai simulasi ceceran batubara dari aktivitas bongkar muat bahan bakar PLTU. Pengambilan sampel dilakukan di wilayah bongkar muat batubara, antrian kapal tongkang, dan perairan Sungai Cimandiri. Resuspensi batubara dilakukan dengan pelarutan 10 gram batubara pada 300 ml air laut dengan kecepatan 10 cm/s, 20 cm/s, dan 50 cm/s. Pendeteksian logam menggunakan Flame Atomic Absorbtion Spectrofotometer (FAAS). Hasil penelitian terukur kandungan Ni dan Pb pada fase terlarut dengan kisaran 1.07 - 2.89 μg/l dan 2.73 - 3.00 μg/l, fase tersuspensi 1.06 - 3.16 mg/kg dan 0.95 - 1.50 mg/kg, fase sedimen 26.70 - 30.35 mg/kg dan 24.40 -35.55 mg/kg. Percobaan resuspensi batubara terukur kandungan Ni yang larut 4.29 μg/l, 5.70 μg/l, dan 5.83 μg/l serta Pb yang larut 7.45 μg/l, 7.20 μg/l, dan 2.66 μg/l. Perairan sekitar muara Sungai Cimandiri Teluk Palabuhanratu memiliki konsentrasi logam Ni dan Pb yang relatif normal, namun hasil uji resuspensi batubara menunjukan bahwa batubara berpotensi meningkatkan konsentrasi Ni dan Pb di lingkungan perairan.
Keyword: Batubara, Logam berat, Palabuhanratu, PLTU, Resuspensi

Judul: Partisi Logam Pb, Ni, As dan Zn dalam Sedimen di Perairan Muara Sungai Cimandiri, Teluk Palabuhanratu, Sukabumi.
Abstrak: Muara Sungai Cimandiri merupakan bagian dari Teluk Palabuhanratu merupakan perairan yang dipengaruhi aktivitas PLTU yang berpotensi memberikan pasokan bahan pencemar berupa logam berat. Penelitian ini bertujuan mengaitkan konsentrasi kandungan logam berat Pb, Ni, As dan Zn terhadap ukuran butir sedimen dan bahan organik. Penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat untuk memahami nasib (fate) kontaminan logam dalam sedimen. Penelitian ini dimulai dengan pengambilan sampel sedimen di lima stasiun penelitian pada bulan Juni 2016 di Muara Sungai Cimandiri. Kandungan logam berat dianalisis menggunakan Atomic Absorption Spectrometer (AAS). Konsentrasi logam berat total dalam sedimen tertinggi dan terendah terdapat di dekat PLTU (Stasiun S1) berturut-turut sebesar 57.97 mg/kg (Zn) dan 1.26 mg/kg (As). Konsentrasi logam berat Pb, Ni, As dan Zn dalam sedimen fraksi pasir kasar, sedang, dan halus hingga lumpur berturut-turut antara 1.19-58.41 mg/kg, antara 1.41-59.34 mg/kg dan antara 1.19-56.14 mg/kg. Komposisi fraksi sedimen didominasi oleh pasir dengan kisaran 87.88% - 96.18%. Korelasi negatif antara bahan organik terhadap fraksi pasir sebesar 0.5290 dan korelasi positif dengan fraksi lempung sebesar 0.7603, sedangkan korelasi negatif fraksi lanau sebesar 0.0837. Korelasi bahan organik sedimen terhadap logam berat menunjukkan nilai negatif berkisar 0.2447-0.8789. Hasil analisis menunjukkan konsentrasi logam berat belum menunjukkan keterkaitan terhadap ukuran butiran dan kandungan bahan organik dalam sedimen.
Keyword: Bahan organik, logam berat, Muara Sungai Cimandiri, ukuran butir sedimen

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