Judul: Kandungan logam berat cd pada air, sedimen dan kerang hijau (Perna viridis L.) di perairan Kamal Muara Teluk Jakarta
Abstrak: Perairan Kamal Muara yang terletak di Teluk Jakarta adalah salah satu perairan yang penting, baik secara ekologis maupun ekonomis. Secara ekologis menjadi penting karena perairan ini menopang kehidupan biota laut di Laut Jawa dan sedang mendapat ancaman serius akibat pencemaran dari limbah hasil kegiatan warga Jakarta dan sekitarnya. Penelitian bertujuan untuk mengetahui sebaran konsentrasi Cd pada air, sedimen dan kerang hijau, kualitas air Kamal Muara, dan menduga keeratan hubungan antara Cd pada air dan sedimen dengan kandungan Cd pada kerang hijau. Penelitian menggunakan data sekunder yang diambil dari perairan Kamal Muara, Teluk Jakarta Propinsi Daerah Khusus Ibukota Jakarta pada bulan September, Oktober dan November 2004. Data yang diperoleh dianalisis dengan analisis Faktor Konsentrasi (FK). Analisis statistik yang digunakan Rancangan Acak Kelompok (RAK) untuk air dan sedimen, sedangkan untuk kerang hijau digunakan Rancangan Blok Terpisah (Split Block). Dari hasil analisa disimpulkan bahwa konsentrasi Cd di perairan berkisar antara 0,006 mg/L 0,046 mg/L, konsentrasi ini telah melebihi batas ambang baku mutu air laut yang ditetapkan oleh Kep MNLH no 51 tahun 2004. Pada sedimen konsentrasi Cd berkisar antara 0.124 -0.151 mg/L. Sedangkan pada kerang hijau, konsentrasi Cd bervariasi menurut jarak dari muara, waktu pengamatan dan ukuran kerang. Korelasi antara konsentrasi Cd di air, sedimen dan kerang hijau menunjukkan nilai yang sangat tinggi. Hal ini mengindikasikan bahwa ada hubungan yang erat antara konsentrasi logam berat Cd di perairan, sedimen dan dalam kerang hijau.
Keyword: 

Judul: Kandungan logam berat Pb dan Cd pada kerang hijau (Perna viridis, L.), air dan sedimen diperairan Kamal Muara, Teluk Jakarta
Abstrak: Perairan Muara Kamal Teluk Jakarta merupakan salah satu tempat pemeliharaan kerang hijau (Perna viridis). Pemeliharaan kerang hijau di Muara Kamal di lakukan dengan cara menanam beberapa potongan batang bambu yang dihubungkan dengan tali yang digantung disepanjang batang bambu. Di lain pihak, Muara Kamal sebagai bagian dari Teluk Jakarta telah terdapat indikasi adanya penurunan kualitas air yaitu dengan telah terdeteksinya kandungan beberapa logam berat seperti Pb dan Cd. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kandungan logam berat Pb dan Cd dalam tubuh kerang hijau, di air dan di sedimen. Pengambilan contoh kerang, air dan sedimen di lakukan sebanyak dua kali yaitu pada bulan Desember 2000 dan Februari 2001. Pengambilan contoh tersebut di lakukan pada dua stasiun yang berjarak 1,5 km dari muara sebagai stasiun I dan pada jarak 1 km dari stasiun I ke arah laut. Pengambilan kerang dilakukan secara acak dari populasi kerang di perairan. Disamping itu juga dilakukan pengukuran kondisi lingkungan Melalui pengamatan suhu, salinitas, pH, DO dan arus. Pengamatan terhadap logam berat di kerang, air dan sedimen menggunakan AAS (Atomic Absorption Spectrophotometer). Berdasarkan hasil pengamatan terhadap parameter yang diukur secara umum tidak bervariasi nilainya. Nilai suhunya berkisar antara 28-29 °C, salinitas berkisar antara 27-3100, pH berkisar antara 6,8-7, arus berkisar antara 0,04-0,111 m/s dan DO berkisar antara 4-6,4 mg/L. Kandungan logam berat Pb di stasiun I pada lapisan permukaan berkisar antara tidak terdeteksi-0,002 mg/l, untuk lapisan dalam 0,008-0,024 mg/l. Untuk stasiun II lapisan permukaan kisaran antara tidak terdeteksi-0,029mg/l, sedangkan lapisan dalam antara tidak terdeteksi-0,015 mg/l. Kandungan Cd di air pada stasiun I di lapisan untuk lapisan dalam 0,002-0,004 mg/l. Berdasarkan uji statistik (95%) tidak ada permukaan antara tidak terdeteksi-0,002 mg/l, lapisan dalam 0,003-0,004 mg/l. Pada stasiun II konsentrasi kisaran antara 0,002 -0,003 mg/l dilapisan permukaan, sedangkan perbedaan yang nyata dari kandungan logam Pb dan Cd di air baik berdasarkan stasiun maupun kedalaman Kandungan Pb di sedimen pada stasiun I berkisaran antara 29,06-35,57 mg/kg, sedangkan untuk stasiun II antara 28,105-33,86 mg/kg. Untuk kandungan Cd di sedimen pada stasiun I berkisaran antara 0,535-0,54mg/kg, sedangkan stasiun II antara 0,475 0,54 mg/kg. Berdasarkan uji statistik (95%) tidak ada perbedaan yang nyata dari kandungan logam Pb dan Cd disedimen baik berdasarkan stasiun dan lapisan. Namun dapat dilihat adanya konsistensi dari kandungan Pb yang lebih tinggi dibandingkan Cd. Kandungan Pb di kerang pada lapisan permukaan di stasiun I mencapai kisaran antara 6,001-7,071 mg/kg, sedangkan di lapisan dalam antara 4,617-4,782 mg/kg. Untuk stasiun II di lapisan permukaan kisarannya 5,918-7,596 mg/kg untuk lapisan dalam antara 6,831-8,511 mg/kg. Kandungan Cd di kerang pada lapisan permukaan untuk stasiun I antara 0,889-0,928 mg/kg, sedangkan lapisan dalam 1,134-1.392 mg/kg. Untuk...
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