Judul: Kondisi Ekologi Perairan Muara Sungai Badung di Teluk Beoa Ditinjau dari Parameter Fisika, Kimia dan Biologi
Abstrak: Pesatnya pembangunan di Indonesia saat ini, menimbulkan beberapa pengaruh terhadap lingkungan. Salah satu pengaruh pesatnya kegiatan pembangunan tersebut adalah makin banyaknya bahan sisa yang dibuang ke lingkungan perairan. Muara sungai merupakan salah satu lingkungan perairan yang,sering dimanfaatkan sebagai tempat pembuangan bahan sisa tersebut. Keadaan ini dapat mempengaruhi kondisi ekologi perairan muara sungai tersebut. Pengaruh tersebut dapat dilihat dari kondisi parameter fisika, kimia dan biologi perairan muara sungai. Adapun tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui kondisi perairan muara sungai Badung dengan melihat kondisi parameter fisika, kimia dan didukung oleh parameter biologi yaitu makrozoobenthos. Penelitian ini dilakukan di muara Sungai Badung (Teluk Benaa), Denpasar yaitu dari bulan Nopember 1991 sampai dengan Desember 1991. Pengambilan contoh dilakukan dalam selang waktu 2 minggu sekali, pada 12 stasiun. Sebelas stasiun terletak pada Muara sungai Bandung dan sebuah stasiun pada Sungai Badung. Pengambilan contoh pada muara Sungai Badung berdasarkan metoda kipas. Parameter kualitas air yang di analisa adalah DO, BOD, COD, TOM, minyak, ammonia, nitrat, phosphat, kecerahan, suhu, pH, salinitas, dan substrat. Parameter biologi yang diamati adalah makrozoobenthos.
Keyword: 

Judul: Karakteristik Komunitas Makrozoobenthos sebagai Indikator Kualitas Lingkungan Sungai Ayung di Kabupaten Badung, Bali
Abstrak: Masalah lingkungan hidup akhir-akhir ini mendapat perhatian yang cukup besar. Pertumbuhan penduduk yang cepat dan pola konsumsi yang besar menyebabkan menurunnya kuantitas dan kualitas sumberdaya alam. Sungai Ayung adalah salah satu sumberdaya perairan yang dimanfaatkan untuk beraneka ragam kepentingan. Masyarakat memanfaatkannya untuk keperluan domestik, pertanian, perikanan, pariwisata, industri rumah tangga dan tempat pembuangan limbah. Oleh karenanya, diduga terjadi penurunan kualitas air dari hulu sampai ke hilir Sungai Ayung. Tujuan penelitian ini adalah untuk menilai kualitas lingkungan Sungai Ayung dengan mempelajari karakteristik komunitas makrozoobenthos sebagai indikator biologis dan parameter fisik-kimiawi sebagai parameter penunjang. Penelitian ini dilaksanakan dari pertengahan bulan Nopember 1991 sampai bulan Pebruari 1992. Penentuan lokasi pengamatan didasarkan pada order sungai (Horton 1345 dalam Cole 1988), kondisi lingkungan dan tata guna lahan di sepanjang daerah aliran Sungai Ayung. Sampel makrozoobenthos diambil denyan menggunakan surber dan pipa paralon. Pengambilan sampel makrozoobenthos pada setiap lokasi pengamatan dilakukan dengan 4 ulangan. Makrozoobenthos yang didapatkan kemudian disaring dengan menggunakan ayakan yang berukuran 1 mm dan diawetkan pada larutan formalin 10 persen, untuk kemudian diidentifikasi. Pengukuran parameter fisik-kimiawi perairan dilakukan secara komposit pada setiap lokasi pengamatan. Parameter fisik-kimiawi yang diukur adalah suhu, kecepatan arus, debit air, substrat, kecerahan, kekeruhan TSS, DHL, pH, Oksigen terlarut, BOD5, TOM, nitrat dan total fosfat. Analisa terhadap parameter fisik-kimiawi dilakukan dengan menggunakan Indeks Kualitas Lingkungan yang diusulkan oleh Brown et al. dalam Ott (1978). Berdasarkan hasil perhitungan, nilai IKL Sungai Ayung berkisar antara 78.6 - 90.0. Nilai IKL sungai Ayung mengalami penurunan semakin ke arah hilir. Namun demikian, nilai tersebut berada dalam kategori baik sampai sangat baik (lokasi 1).
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