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 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