Judul: . Analisis Kandungan Logam Berat Timbal (Pb) Dan Tembaga (Cu) Dalam Air Dan Kerang Hijau (Perna Viridis) Di Muara Angke, Teluk Jakarta
Abstrak: Teluk Jakarta telah tercemar logam berat dan dimanfaatkan sebagai tempat budidaya kerang hijau. Penelitian ini bertujuan menganalisis kondisi terkini Pb dan Cu dalam air dan kerang hijau di Teluk Jakarta terhadap beberapa penelitian sebelumnya. Pengambilan sampel air dan kerang hijau dilakukan tanggal 22 Mei 2014 di satu lokasi perairan Muara Angke dan analisis logam berat menggunakan Spektrofotometri Serapan Atom (AAS). Kandungan logam berat Pb di perairan Teluk Jakarta saat ini adalah 0.012 ppm sedangkan Cu sebesar 0.005 ppm. Kandungan Pb dalam kerang hijau berkisar antara 6.620-11.593 mg/kg sedangkan Cu berkisar antara 8.714-12.206 mg/kg. Hasil analisis menunjukkan variasi konsentrasi Pb dan Cu pada setiap kelas ukuran kerang hijau, serta tidak ada korelasi yang erat antara ukuran cangkang dengan kandungan logam berat yang terserap dalam jaringan tubuh kerang hijau. Berat total logam Pb dan Cu yang diakumulasi oleh kerang hijau mengacu data hasil tangkapan di Teluk Jakarta tahun 2000-2014 diperkirakan mencapai 2,433.41 kg dan 2,194.59 kg. Hal ini mengindikasikan bahwa pencemaran logam berat dari daratan masih terjadi hingga saat ini.
Keyword: Cu, Pb, kerang hijau, pencemaran, Teluk Jakarta

Judul: Kandungan Logam Berat Hg, Pb Dan Cr Pada Air, Sedimen Dan Kerang Hijau (Perna Viridis L.) Di Perairan Kamal Muara, Teluk Jakarta
Abstrak: Pencemaran di laut salah satunya disebabkan oleh logam berat. Logam berat merupakan bahan anorganik yang bersifat toksik dan dapat terakumulasi dalam tubuh biota air. Kerang hijau (Perna viridis L.) adalah biota yang digunakan sebagai bioindikator adanya pencemaran logam berat. Peneilitian ini dilaksanakan di Perairan Kamal Muara, Teluk Jakarta dari bulan September hingga November 2004. peneiltian ini mengkaji kandungan logam berat Hg, Pb dan Cr dalam air, sedimen dan kerang hijau (Perna viridis L.) dan melihat peranan parameter kualitas air terhadap kandungan logam berat di dalam tubuh kerang hijau (Perna viridis L.). Pengambilan contoh air, sedimen dan kerang hijau (Perna viridis L.) dilakukan di 3 stasiun dengan selang waktu pengambilan contoh adalah selama 1 bulan. Hasil penelitian ini menunjukkan rata-rata kualitas Perairan Kamal Muara masih berada pada kisaran normal. Kandungan logam Hg, Pb dan Cr di kolom air berfluktuatif antara 0,00004 – 0.056 ppm. Pada sedimen nilai rata-ratanya antara 0,019 – 13,15 ppm. Dan rata-rata nilai kandungan logam di dalam tubuh kerang hijau (Perna viridis L.) sebesar 0,062 – 47,813 ppm. Rata-rata nilai faktor konsentrasi dalam tubuh kerang hijau (Perna viridis L.) 64,68 – 11270,40. logam Pb dan Cr cenderung diakumulatif tinggi dibanding dengan logam Hg oleh kerang hijau (Perna viridis L.). Hasil analisis PCA menunjukkan adanya peranan dari parameter kualitas perairan terhadap kandungan logam berat Hg, Pb dan Cr di dalam tubuh kerang hijau (Perna viridis L.).
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