Judul: Manfaat dan Skema Perlindungan Mata Air Cijabon di Desa Pasirjaya, Kecamatan Cigombong, Kabupaten Bogor
Abstrak: Mata air Cijabon terletak di Desa Pasirjaya, Kecamatan Cigombong, Kabupaten Bogor. Mata air Cijabon dengan debit 6.234 lt/det dimanfaatkan oleh masyarakat di Kampung Palalangon, Pasirmunjul, dan Cibogo. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung manfaat dan membuat skema perlindungan mata air Cijabon, serta menghitung potensi air yang mengimbuh ke dalam tanah apabila kegiatan Konservasi Tanah dan Air (KTA) dilakukan di daerah resapan mata air. Mata air Cijabon memberikan manfaat untuk memenuhi kebutuhan air bersih masyarakat sebanyak 242 KK, air irigasi untuk sawah dan kebun, sumber air untuk kolam retensi, serta memberikan manfaat ekonomi sebesar Rp 5 431 600.00 per bulan kepada pengelola mata air. Perlindungan mata air Cijabon perlu dilakukan agar manfaat dari mata air dapat berkelanjutan. Pembayaran atas jasa lingkungan atau Payment for Environmental Services (PES) untuk melindungi mata air dapat diterapkan karena pengelola mata air bersedia membayar Rp 271 580.00 per bulan atas jasa lingkungan terjaganya daerah resapan mata air. Perlindungan mata air dengan kegiatan KTA dilakukan oleh penggarap lahan yang berada di lahan daerah resapan mata air seluas 14.83 ha. Daerah resapan mata air dengan tipe penggunaan lahan hutan rakyat direncanakan akan menggunakan metode KTA vegetatif dengan merevegetasi hutan rakyat, sedangkan daerah resapan mata air dengan tipe penggunaan lahan ladang direncanakan akan menggunakan metode KTA mekanik dengan membangun 2021 rorak yang tersebar merata. Kegiatan KTA yang direncanakan akan dilakukan berpotensi meresapkan air sebanyak 50 950.18 m3/tahun dan dapat meningkatkan debit mata air sebesar 0.8 lt/det. Penambahan debit mata air dapat meningkatkan potensi penerima manfaat akses air bersih sebanyak 163 KK.
Keyword: Cigombong, mata air, konservasi tanah dan air, PES

Judul: Kajian Potensi Pasokan Mata Air Di Kecamatan Cidahu
Abstrak: Airbumi merupakan sumber daya yang berpotensi dalam menunjang kebutuhan hidup orang banyak. Salah satu bentuk pemunculan airbumi yang alami, dan terbentuk akibat adanya perpotongan dengan muka tanah adalah mata air. Pada saat ini, beberapa daerah resapan mata air (khususnya di Pulau Jawa) telah mengalami kerusakan yang mengkhawatirkan. Mata air di daerah Bogor, Purwokerto, dan Malang telah mengalami penurunan debit bila dibandingkan dengan kondisi tahun 1970 an. Terjadi penurunan nyata pada debit Mata Air Tangkil yang terletak di Kecamatan Caringin, Kabupaten Bogor sejak tahun 1997 hingga 2004 (Aristyana, 2005). Oleh karena itu dibutuhkan pengkajian terhadap berbagai faktor dinamis seperti perubahan tata guna lahan dan curah hujan, dan faktor statis seperti jenis tanah, litologi maupun sebaran akifernya. Kajian tersebut diharapkan dapat memberikan informasi yang cukup detail mengenai keterdapatan, penyebaran, dan kapasitas mata air. Tujuan penelitian ini adalah memetakan lokasi dan kapasitas dari informasi inventarisasi mata air di Kecamatan Cidahu, mengkaji variasi dari data deret waktu mata air yang memiliki rekaman dengan kurun waktu yang cukup panjang, dan membuat peta spasial dan penampang geologi mata air untuk mengidentifikasi daerah resapan. ....
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