Judul: Karakteristik Alifatik dan Polisiklik Aromatik Hidrokarbon di Sedimen Muara Sungai Somber, Teluk Balikpapan, Kalimantan Timur.
Abstrak: Sungai Somber adalah salah satu sungai yang bermuara ke Teluk Balikpapan, Kalimantan Timur. Aktifitas perkapalan dan pelabuhan yang terjadi di sekitar sungai berpotensi menghasilkan buangan limbah yang mengandung hidrokarbon. Keberadaan hidrokarbon di lingkungan perairan dapat menjadi kontaminan yang dapat menurunkan kualitas perairan. Dalam hal ini diperlukan informasi mengenai karakteristik hidrokarbon di muara Sungai Somber, khususnya pada sedimen. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik alifatik dan polisiklik aromatik hidrokarbon (PAH) di sedimen Muara Sungai Somber, Teluk Balikpapan, Kalimantan Timur. Analisis laboratorium hidrokarbon alifatik dan PAH dilaksanakan pada bulan Juli hingga November 2011 di Pusat Laboratorium Terpadu (PLT) UIN Syarif Hidayatullah, Tangerang. Cuplik sedimen yang digunakan berasal dari Muara Sungai Somber. Analisis hidrokarbon pada cuplik sedimen diawali dengan ekstraksi dengan pelarut campuran methanol (MeOH) dan diklorometana (DCM). Ekstrak selanjutnya difraksinasi dengan pelarut n-heksana (hidrokarbon alifatik) dan pelarut campuran DCM : n-heksana (PAH). Hidrokarbon (alifatik dan PAH) dideteksi dan diidentifikasi spektra massanya dengan kromatografi gas – spektrometri massa (GC-MS). Perhitungan numerik yang dilakukan adalah perhitungan nilai carbon preference index (CPI) dan teresterial to aquatic ratio (TARHC). Nilai CPI digunakan untuk melihat ada atau tidaknya dominasi karbon ganjil atau genap pada kisaran nomor karbon tertentu, sedangkan nilai TARHC digunakan untuk menentukan apakah masukan hidrokarbon lebih dipengaruhi oleh autohtonus atau alohtonus. Senyawa hidrokarbon yang ditemukan memiliki kisaran nomor karbon C13-33 pada bagian hulu dan muara. Berdasarkan kisaran nomor karbon diperoleh nilai CPI (CPI15-21dan CPI21-31) pada bagian hulu adalah 1.00 dan 1.17, sedangkan pada muara adalah 1.22 dan 1.14. Nilai CPI (C15-21) pada bagian hulu yang berada pada kisaran 0.96-1.01 yaitu 1.00 mengindikasikan adanya kontribusi dari sumber petrogenik (petroleum). Hasil analisis cuplik sedimen tidak hanya menunjukkan adanya senyawa n-alkana pada sedimen, tetapi juga terdapat senyawa hopana dan isoprenoid (Pristana dan Phytana) serta UCM (Unresolved Complex Mixturehidrokarbon terdegradasi). Nilai TARHC yang diperoleh pada hulu dan muara berturut-turut adalah 1.63 dan 4.40 yang menunjukkan bahwa masukan hidrokarbon dari teresterial (alohtonus) lebih besar dibandingkan masukan dari perairan (autohtonus). Komposisi sumber hidrokarbon menunjukkan campuran biogenik dan petrogenik berdasarkan nilai CPI 1.00-1.22 yang lebih dominan dipengaruhi oleh masukan alohtonus. Keberadaan senyawa hopana dan UCM mengindikasikan hidrokarbon berasal dari sumber petrogenik. Polisiklik aromatik hidrokarbon pada sedimen baik di bagian hulu maupun muara belum terdeteksi.
Keyword: 

Judul: arakteristik Asam Lemak dan Fraksi Polar pada Sedimen di Muara Sungai Somber, Teluk Balikpapan, Kalimantan Timur
Abstrak: Lipid merupakan salah satu komponen utama bahan organik yang terdiri atas beberapa kelas, diantaranya hidrokarbon, asam lemak (fatty acid), alkanol, steroid dan terpenoid. Lipid biological marker (biomarker) dapat digunakan untuk menduga tingkat masukan dari akuatik, terestrial dan antropogenik. Buangan limbah mengandung asam lemak, sterol, dan alkanol dapat terjadi di wilayah Sungai Somber karena adanya aktivitas permukiman, pertanian, pelayaran, dan pelabuhan di sekitar perairan. Lipid yang memiliki persistensi tinggi akan terendap dalam waktu yang lama pada sedimen. Oleh sebab itu, sedimen baik digunakan dalam studi karakteristik lipid biomarker. Contoh sedimen yang telah tersedia dianalisis di Pusat Laboratorium Terpadu Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif Hidayatullah, Tangerang. Contoh sedimen diambil di Muara Sungai Somber, Balikpapan, Kalimantan Timur pada tanggal 27 Januari 2011. Pengambilan contoh sedimen dilakukan pada dua titik di Sungai Somber bagian hulu dan muara yang berjarak ± 2,14 kilometer. Contoh sedimen yang telah dikeringkan dengan freeze dryer dan dihomogenkan selanjutnya diekstraksi (24 jam) dengan 120 ml pelarut campuran DCM : MeOH (1:1). Hasil ekstraksi diuapkan dengan Rotary Evaporator hingga tersisa ± 2 ml. Selanjutnya sampel dihidrolisis dengan 6% KOH dalam MeOH sebanyak 30 ml (12 jam). Fraksi netral didapat melalui ekstraksi dengan n-Heksana (3x30 ml). Residu diuapkan dan dicampur akuades (25 ml). Campuran diasamkan hingga pH menjadi 2 dengan 6 N HCl kemudian diekstraksi dengan DCM (3x30 ml) untuk mendapatkan fraksi asam. Fraksi polar diperoleh dari fraksi netral yang difraksinasi pada kolom kromatografi berisi silika gel (5% dideaktivasi silika; 8 gr) yang dielut campuran 25% etil asetat dalam n-Heksana (25 ml). Masing-masing fraksi diuapkan hingga tersisa ± 2 ml dan dimasukkan ke dalam gelas vial. Sampel diderivatisasi melalui siliasi dengan bis-(trimetilsilil)-trifluoroacetamida (BSTFA (Sigma- Aldrich); 50 μl; 80 °C; 10 menit) sebelum dianalisis dengan GC-MS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sedimen Sungai Somber didominasi oleh masukan dari akuatik. Karakteristik asam lemak memiliki kisaran rantai karbon nC10-nC34 dengan Cmax pada nC16 yang mengindikasikan adanya banyak masukan dari alga, bakteri, dan fungi. Asam lemak unsaturasi dan bercabang juga terdeteksi pada sedimen yang mengindikasikan adanya masukan dari bakteri. Karakteristik alkanol memiliki kisaran rantai karbon nC13-nC30 dengan pola bimodal dan Cmax pada nC22 dan nC28 yang mengindikasikan adanya masukan dari tumbuhan terestrial. Karakteristik asam lemak dan alkanol di sedimen Sungai Somber bagian muara dan hulu memiliki sedikit perbedaan, dimana kelimpahan asam lemak dan alkanol lebih tinggi pada bagian hulu sungai. Hal ini diduga adanya perbedaan tingkat akumulasi materi karena pada daerah hulu menunjukkan kondisi yang relatif tenang, diduga terjadi akumulasi tinggi masukan organik. Komponen sterol belum terdeteksi baik di muara maupun di hulu Sungai Somber.
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