Judul: Analisis Ketersediaan dan Penggunaan Air dari Mata Air Cigamean untuk Kebutuhan Domestik di Desa Pamijahan, Kabupaten Bogor
Abstrak: Air merupakan salah satu unsur penting bagi kelangsungan hidup manusia. Kebutuhan air semakin meningkat seiring dengan pertambahan jumlah penduduk. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung ketersediaan air dari Mata Air Cigamean di Desa Pamijahan, Kabupaten Bogor dan kebutuhan air domestik pada masa yang akan datang serta menganalisisnya. Ketersediaan air bersih dianalisis berdasarkan persamaan regresi linear menggunakan Microsoft Excel 2013 dan untuk analisis kebutuhan air digunakan metode geometri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah ketersediaan air selalu tetap setiap tahunnya, sedangkan jumlah kebutuhan air mengalami peningkatan setiap tahunnya. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa jumlah ketersediaan air bersih yang berasal dari Mata Air Cigamean pada tahun 2016 hingga 2036 sebesar 4.00 liter/detik. Jumlah kebutuhan air domestik pada tahun 2016 sebesar 1.78 liter/detik, tahun 2021 sebesar 2.08 liter/detik, tahun 2026 sebesar 2.43 liter/detik, tahun 2031 sebesar 2.83 liter/detik, dan tahun 2036 sebesar 3.31 liter/detik. Ketersediaan air dari Mata Air Cigamean dapat memenuhi kebutuhan air domestik hingga tahun 2036.
Keyword: air bersih, kebutuhan air, ketersediaan air, mata air

Judul: Analisis kebutuhan dan ketersediaan air bersih di daerah pelayanan zona 1 PDAM Tirta Pakuan Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Bogor merupakan kota dengan kepadatan penduduk cukup tinggi. Pada tahun 2014 pertumbuhan penduduk kota Bogor mencapai 1.89% per tahun. Perubahan peningkatan jumlah penduduk akan mengakibatkan kebutuhan air bersih juga meningkat, sehingga diperlukan adanya perencanaan kebutuhan dan ketersediaan air bersih. Penelitian ini bertujuan untuk, menghitung jumlah kebutuhan air bersih, menghitung debit ketersediaan air bersih, dan menentukan alternatif untuk penambahan sumber air dalam pemenuhan kebutuhan air bersih sampai tahun 2035. Penelitian dilaksanakan di daerah pelayanan zona 1 Perusahaan Daerah Air Minum Tirta Pakuan kota Bogor. Pengambilan data dilaksanakan pada bulan April – Mei 2016. Dari hasil penelitian didapatkan bahwa kebutuhan air domestik di daerah pelayanan zona 1 sebesar 231.55 liter/detik dan kebutuhan air non domestik sebesar 18.58 liter/detik, sehingga total kebutuhan air bersih di daerah pelayanan zona 1 sebesar 300.16 liter/detik. Debit ketersediaan air bersih daerah pelayanan zona 1 diprediksi mengalami penurunan menjadi 173.332 liter/detik pada tahun 2035. Dengan demikian, terjadi defisit air sebesar 124.82 liter/detik, dan diperlukan penambahan air baku yang bersumber dari air permukaan yaitu dari Sungai Cikreteg sebesar 200 liter/detik.
Keyword: water availability, discharge, water demand, projection

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