Judul: Analisis beban pencemaran Sungai Cihideung sebagai bahan baku pengolahan air di Kampus IPB Darmaga
Abstrak: Kampus Institut Pertanian Bogor (IPB) berada di Kecamatan Darmaga Kabupaten Bogor saat ini melayani hampir 21.000 orang, yaitu mahasiswa, dosen dan tenaga kependidikan. Untuk keperluan air bersih didapatkan dengan melakukan pengolahan sendiri dengan memakai bahan baku dari Sungai Cihideung. Aktivitas di sekitar sungai Cihideung membuat air sungai mudah tercemar oleh bermacam limbah pertanian, perikanan, industri dan limbah cair domestik. Penelitian ini dilakukan untuk menghitung beban pencemaran air Sungai Cihideung sebagai bahan baku pengolahan air di Kampus IPB Darmaga, mengetahui kualitas air sungai sebelum dan sesudah pengolahan air dengan menganalisis parameter fisika, kimia dan biologi. Hasil pengukuran karakteristik kualitas air yang diperoleh dibandingkan dengan standar baku mutu berdasarkan PP Nomor 82 Tahun 2001. Status kualitas lingkungan Sungai Cihideung ditetapkan dengan menggunakan metode STORET yang terdapat pada Lampiran II Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup No. 115 Tahun 2003. Analisis data utama yang dilakukan dalam penelitian ini adalah penentuan beban pencemaran dan penentuan status mutu air sungai. Data sampel air diambil dengan 3 kali ulangan pada 5 titik stasiun yang membuang limbah paling banyak yang ada di sepanjang Sungai Cihideung. Analisis data sosial tentang kebutuhan air di Kampus IPB Darmaga adalah berupa wawancara dan kuisioner kepada pengguna air di Kampus IPB Darmaga yang bersifat diskriptif.
Keyword: 

Judul: Analisis Beban Pencemaran Sungai Ciapus sebagai Bahan Baku untuk Pengolahan Air Bersih di Kampus IPB Dramaga, Bogor
Abstrak: Sungai Ciapus merupakan sungai yang bersifat ephemeral dan merupakan anak sungai dari Sungai Cisadane yang mengalir melewati beberapa desa. Sungai Ciapus mengalir dari Desa Curug Nangka dan bermuara di Sungai Cisadane. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui variasi kualitas air, status mutu air dan beban pencemaran Sungai Ciapus sebagai bahan baku untuk pengolahan air di Kampus IPB Dramaga. Penelitian dilakukan dengan beberapa tahapan, yaitu persiapan, penentuan titik pengukuran dan lokasi, pengambilan contoh air, analisis di laboratorium, pengolahan data dan analisis beban pencemar. Berdasarkan kriteria baku mutu kualitas air baku Peraturan Pemerintah Nomor 82 Tahun 2001, semua parameter fisika dan kimia masih memenuhi persyaratan kecuali parameter chemical oxygen demand (COD), fosfat dan nitrit. Mutu air Sungai Ciapus berdasarkan metode indeks pencemaran kondisinya cemar ringan dan dengan metode STORET kondisinya cemar sedang pada stasiun I dan kondisi cemar berat pada stasiun II, stasiun III dan stasiun IV. Beban pencemaran rata-rata terbesar terdapat pada parameter total dissolved solids (TDS) sebesar 448.54 ton/bulan dan parameter COD sebesar 255.41 ton/bulan.
Keyword: baku mutu air, beban pencemaran, kualitas air, Sungai Ciapus

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