Judul: Evaluasi kualitas air sungai Cikapundung di Kota Bandung melalui pendekata indeks mutu kualitas air dan pendekatan biologis
Abstrak: Sungai Cikapundung merupakan salah satu sungai penting yang melintas di dalam wilayah Kota Bandung, yang berfungsi sebagai sumber air baku PDAM, perikanan, dan pertanian. Aktivitas manusia di sepanjang alirannya dapat mempengaruhi kualitas aimya, yang dapat menurunkan fungsi peruntukkannya. Perubahan yang terjadi dapat diketahui dengan melakukan pemantauan terhadap kualitas aimya, yang dapat dilakukan melalui pendekatan Indeks Mutu Kualitas Air dan Indeks Biotik. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kondisi kualitas air Sungai Cikapundung dilihat dari kualitas fisik, kimia, biologi, dan mikrobiologi, serta mengetahui hubungan antara karakteristik fisika-kimia perairan Sungai Cikapundung dengan struktur dan komposisi hewan makrozoobenthos dalam menentukan status kualitas perairan Sungai Cikapundung. Penelitian dilaksanakan di tiga stasiun pengamatan yang terletak di sepanjang aliran Sungai Cikapundung yang melintasi Kota Bandung, dengan waktu pengambilan contoh sebanyak empat ulangan selama bulan Mei sampai Juli 2002. Pengolahan data untuk parameter fisik- kimia menggunakan Indeks Mutu Kualitas Air, sedangkan untuk parameter biologi berupa analisis kepadatan, indeks dominansi (D), indeks keanekaragaman Shannon-Wiener (H'), indeks kesamaan, indeks keseragaman (E), dan indeks biotik Hilsenhoff. Data penunjang menggunakan hasil pemantauan kualitas air Sungai Cikapundung selama lima tahun terakhir. Hasil pengukuran fisika-kimia perairan Sungai 2002 diperoleh nilai suhu antara 19,5° 23,5°C. Cikapundung pada bulan Mei-Juli Kekeruhan dan muatan padatan tersuspensi berkisar antara 19,625 22,825 NTU dan 16,524,5 mg/L. Kecerahan air berkisar antara 7-36 cm. Nilai pH berkisar antara 6,827,06. Kandungan DO dan BOD tergolong baik dengan kisaran 3,907,62 mg/L dan 0 5,50 mg/L. Nilai COD telah melampaui ambang batas baku air yang telah ditetapkan dalam SK Gubernur Jawa Barat No. 39/2000 yang berkisar 17,28-20,00 mg/L. Hasil pengukuran amonia, nitrat dan nitrit berkisar antara 0,1-0,243 mg/L, 0,052,60 mg/L, dan 2,8-3,0 mg/L. Nilai amonia dan nitrit tersebut sudah melewati ambang batas baku mutu air untuk golongan B, C, dan D. Nilai fosfat relatif sangat kecil berkisar antara 0,4-0,9 mg/L...
Keyword: 

Judul: Kualitas perairan sungai citarum berdasarkan indeks kualitas air dan indeks biotik
Abstrak: Kebutuhan sumber air sebagai air baku akan semakin meningkat sejalan dengan laju pertumbuhan penduduk, perkembangan industri, pertanian dan sektor lain. Namun demikian saat ini peningkatan kebutuhan air baku selalu terbalik dengan menurunnya kualitas air bahkan sampai ke tingkat tercemar. Pencemaran air merupakan masalah yang paling menonjol pada beberapa sungai, padahal sungai merupakan sumber air baku bagi kebutuhan air bagi manusia. Pencemaran tersebut secara langsung akan menurunkan nilai guna air. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat pencemaran di Sungai Citarum dengan menggunakan indeks kualitas air dan indeks biotik dan membandingkan antar ketiga metode yang digunakan dalam penentuan tingkat kualitas perairan (indeks IMKA, indeks Keragaman, dan indeks Hilsenhoff). Penelitian ini dilakukan di aliran Sungai Citarum, adapun lokasi penelitian terdiri dari lima titik pengamatan yang yaitu stasiun Batujajar dan outlet Saguling! (hulu), outlet Cirata, outlet Jatiluhur, dan Curug (tengah-hilir). Lokasi pengambilan sampel dipilih untuk mengambarkan keadaan Sungai Citarum di daerah hulu, tengah, dan hilir. Serta untuk menggambarkan perbedaan kondisi perairan akibat pembangunan bendungan atau waduk dan posisinya terhadap bendungan. Data yang dikumpulkan untuk analisis kualitas air yang terdiri dari parameter fisik meliputi suhu, kekeruhan, dan total padatan terlarut (TDS). Sedangkan parameter kimia meliputi pH, BOD, COD, DO, dan Nitrogen. Parameter biologi yang diambil adalah Makrozoobenthos. Analisis data yang dilakukan meliputi analisis nilai rata-rata kualitas air secara spasial dan temporal kemudian dibandingkan dengan baku mutu air sungai yaitu SK Gubernur Jawa Barat No. 39 Tahun 2000 dan PP No. 82 Tahun 2001. Analisis data kualitas air untuk mengetahui tingkat mutu kualitas perairan dengan menggunakan Indeks mutu kualitas Air (IMKA) NSF-WQI dan analisis data Makrozoobenthos dengan menggunakan Indeks Biotik (Keanekaragaman (H'), kesamaan (E) dan Indeks Hilsenhoff) untuk mengetahui tingkat tingkat kualitas air di lokasi penelitian. Parameter suhu secara spasial dapat dinyatakan bahwa nilai suhu air rata-rata lima stasiun pengamatan berkisar antara 27,7 °C dan 28,7 °C, dimana nilai suhu di tertinggi terdapat di stasiun Curug dan terendah terdapat di stasiun Outlet Saguling. Nilai suhu rata-rata secara temporal antara bulan Januari Agustus berkisar antara 27.3 dan 29,7 °C.. Berdasarkan SK Gubernur Jabar No 39 dan PP No. 82 Tahun 2002 baik secara temporal maupun spasial kisaran suhu rata-rata di kelima stasiun pengamatan masih memenuhi baku mutu yang telah ditetapkan.. Nilai rata-rata kekeruhan selama bulan Januari Agustus berkisar antara -- 317.8 NTU dan 1583 NTU, nilai rata-rata kekeruhan terendah terjadi pada bulan Agustus yang disebabkan karena terjadi musim kemarau yang cukup parah akibat...
Keyword: Air Biotik, Pencemaran sungai, kualitas perairan

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