Judul: Pengaruh Faktor Meteorologi dan Aktivitas Kendaraan Bermotor Terhadap Fluktuasi Konsentrasi Karbonmonoksida di Kampus IPB Dramaga
Abstrak: Konsentrasi pencemar tidak hanya dipengaruhi oleh sumber emisi tetapi juga oleh variabel meteorologis. Variabel meteorologi yang dapat mempengaruhi konsentrasi polusi seperti intensitas radiasi, suhu, kelembaban, kecepatan angin dan arah angin. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis pengaruh faktor meteorologi dan aktivitas berbagai jenis kendaraan terhadap fluktuasi konsentrasi pencemar CO di lingkungan Kampus IPB Dramaga. Dalam penelitian ini pengaruh antara faktor-faktor meteorologis dan aktivitas kendaraan akan dianalisis menggunakan analisis regresi dan presentasi grafis, metode ini diharapkan dapat menjelaskan pengaruh kedua variabel ini terhadap konsentrasi karbon monoksida (CO) di udara. Data meteorologi dan aktivitas kendaraan dalam skripsi ini diperoleh dari pengamatan lapangan selama dua minggu. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa suhu memiliki pengaruh terbesar terhadap konsentrasi CO dengan nilai R2 hasil analisis regresi sebesar 22.6%. Semakin padat aktivitas kendaraan semakin tinggi tingkat konsentrasi karbon monoksida. Sepeda motor memiliki pengaruh terbesar terhadap fluktuasi konsentrasi polutan CO dengan nilai R2 lebih dari 70%.
Keyword: Aktivitas kendaraan, karbon monoksida, meteorologi

Judul: Pengaruh Suhu, Kelembaban, dan Kecepatan angin terhadap Fluktuasi Konsentrasi SO2 dan NO2 (Studi Kasus : Kampus IPB Baranangsiang)
Abstrak: Faktor meteorologi merupakan faktor penting yang akan mempengaruhi proses transformasi dan transportasi polutan di atmosfer. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara faktor meteorologi dan konsentrasi polutan di udara ambien. Studi kasus dilakukan di Kampus IPB Baranangsiang. Metode penelitian ini adalah analisa data sekunder dengan plotting data faktor meteorologi (suhu udara, kelembaban dan kecepatan angin) dan data konsentrasi polutan (SO2 dan NO2) untuk mendapatkan pola fluktuasi, analisis korelasi dan regresi berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa curah hujan memiliki pengaruh terhadap konsentrasi polutan. Konsentrasi polutan tinggi pada saat curah hujan yang rendah tetapi konsentrasi polutan rendah pada saat curah hujan tinggi. Hal ini disebabkan hujan sebagai unsur pencuci udara. Pada bulan Februari dan Agustus suhu dan kecepatan angin berbanding lurus terhadap konsentrasi pencemar SO2. Artinya semakin tinggi suhu dan kecepatan angin maka konsentrasi SO2 akan semakin tinggi dan untuk konsentrasi pencemar NO2 berbanding terbalik. Artinya semakin tinggi suhu dan kecepatan angin maka konsentrasi NO2 akan semakin rendah. Sedangkan untuk variabel kelembaban udara, didapatkan hasil bahwa kelembaban udara berbanding terbalik terhadap konsentrasi SO2. dan berbanding lurus dengan konsentrasi NO2.
Keyword: Faktor meteorologi, korelasi, NO2, regresi berganda, SO2., Faktor meteorologi, korelasi, NO2

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