Judul: Hubungan Kualitas Air dengan Penyakit yang diderita Masyarakat di Pulau Galang Kepri
Abstrak: Pulau Galang terletak di bagian selatan Pulau Batam dengan jumlah penduduk 1685 jiwa, 475 kepala keluarga terdiri dari 880 laki laki dan 776 perempuan dengan mata pencaharian sebahagian besar nelayan dan kebun. Air bersih yang digunakan masyarakat setempat adalah dari air hujan dan air sumur dangkal dengan sumber utama mata air. Air minum berasal dari depot air minum dengan jarak tempuh sekitar 15 km sampai 40 km. Selain dari depot air minum. Hasil wawancara 170 responden dengan dua kategori pelajar SMA sebanyak 70 responden dan masyarakat di Sijantung, Dapur Tiga (Kampung Air Naga) sebanyak 100 responden, didapatkan data yang relevan dengan kualitas air bersih dan air minum serta beberapa jenis penyakit yang diderita oleh masyarakat. Lingkungan masih alami, tetapi penyakit berhubungan dengan air terus berkembang. Survei menunjukkan tingkat persediaan air bersih dan air minum yang tidak layak sehingga kejadian penyakit diare, sakit perut dan mual, diare dan sakit kepala, diare, demam dan batuk filek, diare dan pusing, keram otot, migraine, sakit mata, sakit kepala, kejang otot yang diderita oleh masyarakat. Penelitian dilakukan pada bulan September-Oktober 2017 di Pulau Galang dengan 7 lokasi yaitu Sijantung, Pustu Sijantung, Vietnam Camp, Dapur Tiga (Kampung Air Naga), Simpang Dapur Tiga, Pantai Melur, Pantai Mirotha. Data kualitas air bersih dan air minum parameter biologi (total coliform dan E.coli) dilakukan analisa odds rasio membandingkan hasil wawancara dan kejadian penyakit diare yang diderita masyarakat. Data kualitas air minum parameter kimia yang bersifat karsinogenik dan nonkarsinogenik berpotensi menyebabkan kanker yaitu chrom valensi (VI) (Cr6+), fluoride (F), mangan (Mn), nitrat sebagai NO3, sulfat (H2SO4) dilakukan analisis metode ARKL (Analisis Risiko Kesehatan Lingkungan) waktu real time, 10 tahun, 20 tahun dan 30 tahun. Dari 170 responden hanya 25.29% yang tidak mengalami diare dan keseluruhan yang menggunakan air bersih atau yang menkonsumsi air minum baik memenuhi syarat atau tidak, sebanyak 74.71% mengalami diare. Hasil analisis risiko kesehatan lingkungan mengenai kualitas air minum dapat dinyatakan bahwa parameter zat pencemar berupa fluorida pada konsentrasi minimal dan rata-rata dinyatakan tidak beresiko. Tetapi pada konsentrasi maksimal dinyatakan beresiko terhadap kesehatan. Serta zat pencemar sulfat pada semua tingkat konsentrasi baik yang tidak menyebabkan kanker bersifat nonkarsinogenik apabila periode waktu rata-rata terpajan setiap hari selama 30 tahun maupun yang menyebabkan kanker bersifat karsinogenik apabila terpajan periode waktu rata rata setiap hari selama 70 tahun serta nitrat bersifat karsinogenik semua tingkat konsentrasi berbahaya terhadap responden dan menyebabkan gangguan kesehatan serta kejadian kanker.
Keyword: air bersih, air minum, risiko kesehatan, kanker, onkarsinogenik, karsinogenik

Judul: Kajian Risiko Kesehatan Lingkungan Masyarakat Bantaran Sungai Kuantan Akibat Pajanan Merkuri di Kabupaten Kuantan Singingi
Abstrak: Penambangan Emas Tanpa Ijin (PETI), masih marak terjadi di Sungai Kuantan. Kegiatan PETI selalu dikaitkan dengan kebutuhan ekonomi individu maupun kelompok. Terdapat kelompok yang diuntungkan dan kelompok yang dirugikan seperti masyarakat yang menerima dampak lingkungan. PETI dapat berdampak pada pencemaran Hg pada air sungai, air sumur, sedimen dan ikan. Perairan yang tercemar Hg dapat menimbulkan risiko bagi kesehatan akibat penurunan kualitas perairan tersebut. Saat ini belum ada penelitian yang melihat dampak kualitas perairan terhadap risiko kesehatan di Kabupaten Kuantan Singingi, sehingga diperlukan kajian mendalam yang dapat memperkirakan tingkat risiko kesehatan dan manajemen risiko pengendalian pencemaran. Tujuan utama penelitian ini adalah mengkaji risiko kesehatan lingkungan masyarakat bantaran Sungai Kuantan di Kabupaten Kuantan Singingi. Tujuan utama ini dicapai dengan tujuan khusus yaitu; (1) mengetahui gambaran kandungan merkuri pada air sungai, air sumur, sedimen dan ikan ditinjau dari hulu, tengah dan hilir sungai; (2) mengetahui gambaran sosio-demografi, pola aktivitas, pola konsumsi, dan gangguan kesehatan masyarakat; (3) analisis besaran asupan pajanan merkuri pada masyarakat dari adsorbsi air sungai, asupan air sumur dan ikan; (4) analisis besaran risiko kesehatan non karsinogenik pada masyarakat ditinjau dari hulu, tengah dan hilir sungai; dan (5) merumuskan manajemen risiko yang tepat guna meminimalisirkan dampak pajanan merkuri pada masyarakat. Pengambilan sampel lingkungan yaitu air sungai, air sumur, sedimen, ikan baung dan ikan kapiek dilakukan di tiga lokasi yaitu, Kec. Hulu Kuantan (hulu), Kec. Kuantan Tengah (tengah) dan Kec. Kuantan Hilir (hilir). Pengambilan sampel masyarakat yaitu 50 responden dewasa dan 50 responden anak (7 – 15 tahun) di setiap lokasi sehingga terdapat 300 responden. Selain itu terdapat enam responden tenaga kesehatan. Kandungan merkuri (Hg) pada masing-masing sampel lingkungan dianalisis sesuai dengan metode APHA dan SNI (Standar Nasional Indonesia). Data hasil analisis dibandingkan dengan baku mutu pencemaran. Data masyarakat diambil dengan teknik kusioner dan wawancara, data hasil analisis dijadikan variabel dalam perhitungan Analisis Risiko Kesehatan Lingkungan (ARKL). Hasil menunjukkan konsentrasi Hg pada air sungai, air sumur (tengah dan hilir), sedimen berada di atas baku mutu pencemaran, sedangkan pada sampel ikan baung dan ikan kapiek masih berada di bawah standar baku mutu pencemaran. Konsentrasi Hg secara signifikan meningkat dari lokasi hulu sampai hilir pada air sungai dan sedimen. Konsentrasi Hg secara signifikan meningkat pada dua sumur warga di lokasi tengah dan hilir. Konsentrasi Hg secara signifikan terdapat pada ikan kapiek yang ditangkap di lokasi tengah sungai, namun tidak signifikan pada konsentrasi Hg ikan baung antar lokasi penelitian. Gambaran masyarakat yang ditinjau dari sosio-demografi, pola konsumsi, pola aktivitas, dan gangguan kesehatan lokasi hulu dan hilir mirip, sedangkan lokasi tengah berberbeda dari lokasi lainnya. Rata-rata adsorbsi dermal air sungai, asupan air sumur, ikan baung dan ikan kapiek mayoritas tertinggi terdapat pada responden lokasi hilir dan terendah pada responden lokasi tengah. Adsrobsi dermal air sungai berada di bawah standar risiko, sehingga belum diperlukan manajemen risiko. Asupan air sumur tengah dan hilir, asupan ikan baung dan kapiek hulu dan hilir berada diatas standar risiko, sehingga diperlukan manajemen risiko. Namun demikian perlu diperhatikan pada lokasi tengah adanya nilai yang sudah mendekati standar risiko. Manajemen risiko untuk asupan air sumur tengah dan hilir adalah menurunkan konsentrasi dari rata-rata keseluruhan 0,03195 mg/l
Keyword: Amalgamation, Anthropometry, EHRA, Illegal gold mining, Quality standards of pollution.

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