Judul: Fenomena Long Range Transport pada Dispersi Ozon dan NOx di Wilayah Bogor
Abstrak: Kepadatan lalu lintas di wilayah Bogor sebagai daerah wisata dan penyangga Ibu Kota Jakarta cukup tinggi. Hal ini berpotensi menyebabkan peningkatan emisi NOx ke udara dan mendorong pembentukan ozon di permukaan, sehingga dapat menurunkan kualitas udara ambien. Salah satu parameter meteorologi yaitu angin, memengaruhi dispersi pencemar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dispersi ozon dan NOx di wilayah Bogor serta fenomena long range transport. Data yang digunakan adalah data observasi dari BMKG Citeko dan CCROM-SEAP IPB Baranangsiang. Hasil analisis menunjukkan konsentrasi ozon lebih tinggi di Citeko, sedangkan prekursornya (NOx) lebih tinggi di Baranangsiang. Fluktuasi diurnal ozon di Baranangsiang lebih tinggi daripada Citeko. Pola angin lokal yang dipengaruhi oleh keberadaan Gunung Salak dan Gunung Gede Pangrango memengaruhi dispersi antara kedua lokasi tersebut. Berdasarkan pemodelan WRF Chem terjadi pergerakan massa udara (pola angin) dari utara (Jakarta dan Bekasi) ke arah selatan (Citeko) yang diikuti oleh tingginya konsentrasi ozon di wilayah Citeko. Hal ini mendukung terjadinya fenomena long range transport.
Keyword: angin, long range transport, NOx, ozon, WRF Chem

Judul: Pola Distribusi Spasial dan Temporal Polutan NO2 di Wilayah Kabupaten Bogor dan Sekitarnya Menggunakan Data Ozone Monitoring Instrument
Abstrak: Kota dan Kabupaten Bogor saat ini merupakan daerah yang sedang melakukan pengembangan infrastruktur pada segala bidang. Namun pengembangan tersebut tidak didukung dengan usaha penanganan masalah lingkungan. Salah satu masalah lingkungan adalah polusi udara. Penelitianini bertujuan untuk mengetahui dan mendeskripsikan tingkat serta pola distribusi polutan NO2 di Kabupaten Bogor dan sekitarnya menggunakan data hasil remote sensingsatelit AURA (OMI) dansoftwareGiovanni. Penelitian dilakukan menggunakan data 5 tahun (2006–2010) didapatkan bahwa tingkat kandungan NO2 tertinggi di atmosfer Kabupaten Bogor terjadi pada bulan Juli 2008 sebesar 10 × 1015 molec/cm2, sedangkan terendah terjadi pada bulan Januari 2006 sebesar2 × 1015molec/cm2. Berdasarkan data curah hujan rata-rata dari 7 stasiun yang tersebar di Kabupaten Bogor, dibuat rata-rata musiman menjadi empat, yaitu musim hujan pada DJF (Desember–Januari–Februari); musim peralihan MAM (Maret–April–Mei); musin kemarau JJA (Juni–Juli–Agustus); dan musim peralihan SON (September–Oktober–November). Pola sebaran NO2 pada bulan DJF dan MAM menghasilkan nilai total kolom NO2yang bernilai rendah dibandingkan dengan bulan JJA dan SON yang menunjukkan nilai total kolom NO2 yang cenderung tinggi.
Keyword: Giovanni, NO2, Bogor, Spatial and Temporal Distribution, OMI, Remote Sensing

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