Judul: Kerangka kealitas air untuk pengairan di daerah aliran sungai Musi bagian hilir
Abstrak: Tujuan penelitian adalah mengetahui kualitas air di daerah aliran sungai Musi bagian hilir dalam hubungan dengan kegunaannya untuk pengairan, berdasarkan pengumpulan data sekunder. Materi yang diteliti adalah daya hantar listrik (DHL), salinitas, total padatan terlarut, suhu udara, suhu air, pH, Kandungan-kandungan NH, Na, Ca, Mg, Fs, Ph, C03, HC03, P, NO3, C1, S04 (dalam bentuk ion), SAR H, logam berat, oksigen terlarut, kadar minyak di perairan sungai Musi Kualitas air di anak-anak sungai Musi, bagian hulu masih baik untuk pertanian, sehingga air dari bagian hulu ini tidak merupakan sumber pencemaran untuk bagian tengah dan hilir sungai. Kualitas air mungai Musi di sekitar kota Palembang telah banyak dicemari oleh industri-industri besar di sepanjang sungai Musi, Industri-industri yang sangat berpotensi menunkan kualitas air di sungai. Musi, adalah PT PUSRI, Pertamina das Pelabuhan Samudera Boon Baru, PUSRI barpotensi. mencemarkan air karena ammoniaknya, sedangkan Pertamina karena minyak dan phenolnya. Boom Baru karena minyaknya. dan kontaminazi bermacam-macam sat pencemar terhadap air minum. Walaupun air Musi di sekitar Palembang ini masih dapat dipakai untuk pengairan, tetapi tidak dianjurkan untuk keperluan air minum, perikanan dan rekreasi, Pencemaran air di kota Palembang ini rupanya tidak sampai terbawa ke hilir sungai. Di lokasi. 42 km dari laut, kualitas air sungai Musi masih baik untuk pertanian, Lebih dekat dari jarak ini air sungai Musi telah mengandung B. Di sungai Upang jarak 30 km dari laut masih baik untuk pertanian. Di lokasi-lokasi tersebut minyak tidak terdeteksi, walaupun menurut perhitungan pengaruh minyak dari Pertamina Palembang sampai ke muara.
Keyword: Kualitas air, Sungai Musi, Salinitas, Pencemaran air, Air minum

Judul: Studi Kualitas Lingkungan Perairan Ditinjau Dari Pencemaran Bahan Organik Di DAS Musi Bagian Hilir
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan diperairan Sungai Musi, yang termasuk dalam wilayah Kotamadya Palembang Propinsi Sumatera-Selatan, pengambilan contoh air dan analisanya berlangsung dari bulan Mei - Agustus 1995 kemudian pengambilan data sosial ekonomi dilaksanakan bulan Februari 1996. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan gambaran mengenai kualitas air di daerah aliran Sungai Musi dari pencemaran bahan organik sebagai akibat adanya pengembangan industri seperti pengolahan karet, pengolahan kayu, industri makanan dan minuman yang membuang limbah ke perairan Sungai Musi. Tujuan selanjutnya ingin pula diketahui persepsi masyarakat yang tinggal disekitar sungai tersebut da- lam menggunakan air untuk kebutuhan sehari-hari seperti: mandi, cuci, kakus. Kegunaan penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran tentang kualitas air di DAS Musi bagian hilir dari pencemaran bahan organik, data yang didapat dari penelitian ini dapat dipergunakan sebagai bahan pertimbangan bagi pengambil kebi- jaksanaan dalam pengembangan wilayah industri dan pengelolaan sumberdaya air. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengambilan contoh air dan pengamatan terhadap parameter fisik, kimia, dan mikrobiologi. Lokasi pengam- bilan contoh air ditentukan berdasarkan penyebaran dan lokasi industri serta pola penggunaan lahan, berdasarkan cara tersebut ditentukan enam lokasi pengambilan contoh air di aliran Sungai Musi. Kemudian contoh air dianalisis untukmengetahui parameter fisik (suhu, DHL, Padatan tersuspensi, salinitas), parameter kimia (pH, BOT, BODS, COD, DO, N-Nitrat, N-Amonia, fosfat total, sulfat, sulfida, kesadah- an, minyak dan lemak) dan parameter mikrobiologi (coliform tinja atau E.coli)....dst
Keyword: water quality, land as a source of pollution, pollution of river waters, organic matter contamination

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