Judul: Kontaminasi sedimen dan pengaruhnya terhadap komunitas makrozoobenthos di wilayah industri pertambangan migas Perairan Teluk Balikpapan, Kalimantan Timur
Abstrak: mili Teluk Balikpapan merupakan salah satu perairan yang mempunyai potensi terhadap penurunan kualitas perairan sehubungan dengan kegiatan industri migas di daerah terse- but. Buangan yang masih mengandung minyak dan ikutannya terutama logam berat akan masuk ke dalam lingkungan laut dan mempengaruhi kualitas perairan. Penurunan kualitas perairan pada akhirnya akan menyebabkan ketidakseimbangan ekologis karena dapat menimbulkan gangguan terhadap komu- nitas organisme penyusunnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kandungan hidrokarbon minyak dan logam berat pada sedimen serta pengaruhnya terhadap struktur komunitas makrozoobentos di daerah yang dipengaruhi oleh aktivitas pertambangan migas...
Keyword: 

Judul: Studi tentang hubungan fitoplankton dengan beberapa parameter fisika-kimia laultl di wilayah industri pertambangan migas, Teluk Balikpapan, Propinsi Kalimantan Timur
Abstrak: Perairan Teluk Balikpapan sedikit banyak dipengaruhi oleh limbah dari beberapa industri antara lain sumur produksi lepas pantai di sekitarnya. Kondisi ekologis perairan tersebut akan mengalami perubahan yang akhirnya dikhawatirkan berpengaruh terhadap perikanan serta kehidupan akuatik lainnya. Penelitian ini bertujuan mempelajari struktur komuni- tas fitoplankton dan beberapa parameter fisika kimia untuk kelayakan kehidupan biota laut. Tujuan lain adalah menganalisis pola hubungan antara kelimpahan fitoplankton dengan beberapa parameter fisika - kimia laut dan menentukan parameter yang paling berpengaruh. Penelitian dilakukan pada bulan Juli dan Oktober 1993 di perairan Teluk Balikpapan pada wilayah industri pertambangan migas Unocal Indonesia, Ltd., daerah operasi bagian selatan, Propinsi Kalimantan Timur. Stasiun pengambilan contoh dan pengukuran parameter fisika kimia secara insitu ditentukan berdasarkan pola sirkulasi massa air dan kegiatan migas yang berpotensi menjadi sumber pencemar (produksi dan pemisahan migas). Stasiun penelitian berjumlah 8 meliputi: (1) pertemuan massa air sungai dan laut; (2) dekat gudang logistik Penajam Base; (3) dekat unit pemisah migas Pertamina; (4) dekat sumur produksi "Yakin" (Yakin Oilwell); (5) dekat pipa pembuangan limbah (outlet) Terminal Lawi-Lawi; (6) dekat sumur produksi "Sepinggan" (Sepinggan Oilwell); (7) dekat SBM (tempat penyaluran minyak); (8) perairan Tanjung Sepunang (relatif jauh dari unit produksi sumur produksi). Parameter fisika kimia laut yang diukur adalah: suhu, kecerahan, kekeruh- an, pH, salinitas, DO, BOD5, COD, nitrat, hidrokarbon, dan logam berat (total Cr, Cu, Zn). Parameter biologi yang diteliti adalah fitoplankton. Data pendukung berupa data topografi perairan, pola arus permukaan, dan tipe pasang surut di Teluk Balikpapan. Kelimpahan fitoplankton bulan Juli berkisar antara 18867 - 735012 ind/m³ dan bulan Oktober antara Indeks keragaman fitoplankton bulan Juli 15188 - 468000 ind/m³. berkisar antara 0,75 - 3,99; bulan Oktober antara 0,933,83. Indeks keragaman terendah ditemukan di Stasiun 8 pada saat surut (Juli dan Oktober). Indeks keseragaman fitoplankton bulan Juli berkisar antara 0,18 - 0,95 dan bulan Oktober antara 0,24 - 0,92. Konsentrasi dominansi fitoplankton bulan Juli berkisar antara 0,001 - 0,734 dan bulan Oktober antara 0,088 - 0,728 dengan Tricho- desmium sp. (Cyanophyta)sebagai genera yang dominan…dst
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