Judul: Analisis Deskriptif Fenomena Gelombang Pasang Bono Di Muara Sungai Kampar, Riau
Abstrak: Daerah Muara Sungai Kampar memiliki fenomena khusus yang disebut gelombang pasang Bono. Bono tercatat pertama kali tahun 1615 M dengan ketinggian antara 4-6 m dan jangkauan 50 km dari muara sungai. Gelombang ini merupakan tidal bore yaitu gelombang pasang surut yang bertemu dengan arus Sungai Kampar sehingga mampu menggerakkan air menuju ke bagian hulu. Bono sangat mematikan namun memiliki potensi untuk dimanfaatkan. Pengetahuan lokal mengenai Bono telah ada di masyarakat namun analisis fenomena Bono Sungai Kampar belum banyak dilakukan sehingga perlu adanya penelitian tentang fenomena Bono dengan bukti dan analisis data terkait. Penelitian ini menggunakan metode analisis deskriptif dengan data kuantitatif dari instansiinstansi terkait. Data menunjukkan bahwa Muara Sungai Kampar memiliki kedalaman 2-4 m, lebih dangkal dibanding wilayah di sekitarnya. Terjadinya pendangkalan di muara menyebabkan gelombang hasil pertemuan arus laut dan sungai terhalang masuk sehingga menimbulkan lonjakan gelombang yang sangat tinggi menuju hulu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Bono terjadi hampir setiap hari, dengan Bono tertinggi terjadi pada tanggal 1 dan 15 setiap bulan Qamariah. Pasang tertinggi dan terendah di Muara Sungai Kampar adalah 3.8 m dan 0.2 m. Pergerakan arus menuju Muara Sungai Kampar terjadi saat pasang tinggi dan menimbulkan gelombang Bono. Peningkatan curah hujan pada bulanbulan tertentu seperti Juli, November, dan Desember berpengaruh pada peningkatan tinggi Bono. Hanya sekitar 20% dari jumlah curah hujan bulanan di wilayah kajian yang berpengaruh terhadap tinggi pasang surut maksimum ratarata di Muara Sungai Kampar. Analisis terkait Bono dapat dipakai sebagai kebijakan pemanfaatan potensi maupun menghadapi Bono di masa depan.
Keyword: Bono, Kearifan lokal, Muara Sungai Kampar, Pasang surut, tidal bore

Judul: Efek Pencemaran Sungai Kampar Di Provinsi Riau Terhadap Ikan Baung (Hemibagrus nemurus)
Abstrak: Muara Sungai Kampar merupakan gabungan dari beberapa aliran sungai besar dan anak sungai yang terdapat di Provinsi Riau. Aliran air yang masuk ke muara Sungai Kampar mengindikasikan banyak mengandung bahan pencemar. Hal ini terjadi karena di sepanjang sungai yang mengalir ke muara Sungai Kampar terdapat banyak pabrik-pabrik atau kegiatan industri yang beroperasi dan membuang limbahnya ke sungai. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi kandungan bahan pencemar dari berbagai aktivitas manusia yang berada di sekitar perairan Sungai Kampar, khususnya bahan pencemar yang ditimbulkan dari aktifitas industri terhadap organisme perairan. Metode yang digunakan adalah survey lapangan dan melakukan analisa logam berat dengan menggunakan metode AAS, analisa histologi, analisis statistika setiap parameter (air, sedimen dan organ insang dan ginjal ikan baung). Hasil analisa didapatkan bahwa logam berat yaitu kandungan Pb dan Cd yang cukup tinggi terutama pada bagian hulu dan juga telah terakumulasi pada organisme ikan baung. Ini dapat dilihat dari analisa histopatologi pada insang dan ginjal ikan. Pada organ insang dan ginjal ikan baung telah mengalami perubahan bentuk akibat adanya logam berat tersebut. Analisa statisika menunjukkan interaksi yang nyata dengan nilai P > 0,05 antara faktor air, sedimen, insang dan ginjal ikan terhadap stasiun pengamatan (hulu, tengah dan hilir Sungai Kampar). Kandungan logam Cd di perairan Sungai Kampar bedasarkan analisis statistika menunjukkan tidak adanya interaksi antara parameter dengan stasiun pengamatan pada taraf p > 0,05. Ini membuktikan bahwa akibat berbagai aktifitas terutama industri yang membuang limbah yang mengandung logam berat mempengaruhi perubahan kualitas air dan organisme ikan terutama ikan baung.
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