Judul: Spatio-Temporal Distribution of Particulate Inorganic Carbon (PIC) in Musi River Estuary and Its Surrounding Using MODIS Satellite Data
Abstrak: Particulate Inorganic Carbon (PIC) atau karbon anorganik partikulat adalah komponen utama dari karbon laut global. Sekitar ¼ sedimen laut yang berada di seluruh pesisir dan samudera diwakilkan oleh PIC. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi spasio-temporal sebaran PIC di Muara Sungai Musi dan sekitarnya. Penelitian ini menggunakan data citra Aqua MODIS, data angin permukaan bulanan dari Copernicus dan data curah hujan bulanan dari BMKG. Data pendukung berupa indeks El Nino Southern Oscillation (ENSO) bulanan diperoleh dari National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) dan Dipole Mode Index (DMI) bulanan diperoleh dari Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology (JAMSTEC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa PIC di daerah penelitian selama 20 tahun (2002 – 2021) berada pada kisaran 1,78 – 18,06 mmol/m3 dengan rata-rata 5,24 mmol/m3 pada Musim Barat dan Musim Peralihan 1 serta 3,28 – 11,36 mmol/m3 dengan rata-rata 6,8 mmol/m3 pada Musim Timur dan Musim Peralihan 1. PIC yang lebih tinggi terdapat pada Musim Barat dan Musim Timur, sementara nilai yang lebih rendah ditemui pada Musim Peralihan 1 dan Musim Peralihan 2. Variabilitas nilai PIC dipengaruhi oleh pola angin musiman, curah hujan serta fenomena ENSO dan IOD. Fenomena IOD lebih dominan memengaruhi konsentrasi PIC di Muara Sungai Musi daripada ENSO. IOD negatif akan mengakibatkan konsentrasi PIC di Muara Sungai Musi menurun sedangkan IOD positif akan mengakibatkan peningkatan konsentrasi PIC. Saat terjadi El Nino, nilai PIC menjadi lebih tinggi dari biasanya dan kecepatan angin yang lebih kuat dari biasanya. Saat terjadi La Nina, nilai PIC cenderung lebih rendah dari biasanya dan kecepatan angin lebih lemah dari biasanya.
Keyword: ENSO, IOD, Muara Sungai Musi, PIC

Judul: Studi Kualitas Lingkungan Perairan Ditinjau Dari Pencemaran Bahan Organik Di DAS Musi Bagian Hilir
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan diperairan Sungai Musi, yang termasuk dalam wilayah Kotamadya Palembang Propinsi Sumatera-Selatan, pengambilan contoh air dan analisanya berlangsung dari bulan Mei - Agustus 1995 kemudian pengambilan data sosial ekonomi dilaksanakan bulan Februari 1996. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan gambaran mengenai kualitas air di daerah aliran Sungai Musi dari pencemaran bahan organik sebagai akibat adanya pengembangan industri seperti pengolahan karet, pengolahan kayu, industri makanan dan minuman yang membuang limbah ke perairan Sungai Musi. Tujuan selanjutnya ingin pula diketahui persepsi masyarakat yang tinggal disekitar sungai tersebut da- lam menggunakan air untuk kebutuhan sehari-hari seperti: mandi, cuci, kakus. Kegunaan penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran tentang kualitas air di DAS Musi bagian hilir dari pencemaran bahan organik, data yang didapat dari penelitian ini dapat dipergunakan sebagai bahan pertimbangan bagi pengambil kebi- jaksanaan dalam pengembangan wilayah industri dan pengelolaan sumberdaya air. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengambilan contoh air dan pengamatan terhadap parameter fisik, kimia, dan mikrobiologi. Lokasi pengam- bilan contoh air ditentukan berdasarkan penyebaran dan lokasi industri serta pola penggunaan lahan, berdasarkan cara tersebut ditentukan enam lokasi pengambilan contoh air di aliran Sungai Musi. Kemudian contoh air dianalisis untukmengetahui parameter fisik (suhu, DHL, Padatan tersuspensi, salinitas), parameter kimia (pH, BOT, BODS, COD, DO, N-Nitrat, N-Amonia, fosfat total, sulfat, sulfida, kesadah- an, minyak dan lemak) dan parameter mikrobiologi (coliform tinja atau E.coli)....dst
Keyword: water quality, land as a source of pollution, pollution of river waters, organic matter contamination

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