Judul: Identifikasi Pengaruh Hujan dan Kebijakan Pembatasan Kendaraan terhadap Konsentrasi Karbon Monoksida (CO)
Abstrak: Kualitas udara yang memburuk semakin menjadi perhatian masyarakat luas. Emisi gas buang kendaraan menjadi salah satu kontributor utama polusi udara, salah satunya adalah gas Karbon Monoksida (CO). Hal ini diperparah dengan curah hujan yang rendah pada periode tersebut yang membuat proses pencucian udara oleh hujan menjadi rendah. Permasalahan tersebut, memerlukan kebijakan pengendalian kualitas udara, salah satunya adalah kebijakan pembatasan kendaraan untuk mengurangi emisi gas CO. Penelitian bertujuan mengidentifikasi pengaruh hujan dan pembatasan kendaraan terhadap konsentrasi CO dengan menggunakan analisis komparatif, klasterisasi dan asosiasi. Penelitian ini menggunakan data hasil rekaman sensor kualitas udara National Institute for Environmental Studies (NIES) yang di pasang pada Pos Polusi Udara Cibeureum, Badan meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG). Data curah hujan harian diperoleh dari hasil penakaran curah hujan Pos Polusi Udara Cibereum dan data Cuaca diperoleh dari hasil pengamatan cuaca sinoptik pada Stasiun Meteorologi Citeko. Rentang data yang digunakan dalam penelitian ini mulai dari 1 Januari 2018 – 31 Desember 2021. Dalam rentang waktu tersebut terdapat periode saat diberlakukan kebijakan pembatasan akibat pandemi COVID19 (31 Maret 2020 – 31 Desember 2021). Periode tersebut merepresentasikan kondisi lalu-lintas kendaraan yang lebih sepi. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa terdapat hubungan antara kebijakan pembatasan kendaraan dengan konsentrasi CO. Hal ini ditunjukkan dengan adanya perbedaan yang signifikan pada konsentrasi CO sebelum dan saat kebijakan pembatasan kendaraan diterapkan. Perbandingan curah hujan bulanan dengan rata-rata konsentrasi CO bulanan juga menunjukkan korelasi negatif. Hasil pengelompokan menunjukkan bahwa klaster dengan curah hujan yang tinggi memiliki sebaran nilai konsentrasi CO yang berada di antara rendah dan sedang. Klaster dengan hari hujan yang lebih banyak juga umumnya memiliki sebaran nilai konsentrasi CO yang lebih rendah dibandingkan klaster dengan hari hujan yang lebih sedikit. Selain itu, sebagian besar hari pada saat kebijakan pembatasan diterapkan berada pada klaster dengan distribusi nilai konsentrasi CO terendah. Hasil pengelompokan tersebut semakin memperkuat asumsi bahwa hujan dan kebijakan pembatasan memiliki hubungan terbalik dengan konsentrasi CO. Hasil analisis asosiasi juga memvalidasi adanya hubungan hujan maupun kebijakan pembatasan dengan konsentrasi CO. Hasil analisis regresi dummy menunjukkan adanya pengaruh yang signifikan antara hujan dan kebijakan pembatasan kendaraan terhadap konsentrasi CO dengan nilai koefisien determinasi (R2 ) sebesar 24,2%.
Keyword: Polusi Udara, Karbon Monoksida, Pembatasan Kendaraan, Hujan, carbon monoxide, air pollution, lockdown, rainfall

Judul: Analysis of NO2, CO Concentrations and Meteorological Factors in Puncak Bogor during the Covid-19 Pandemic
Abstrak: Analisis pencemaran udara yang berkaitan dengan kebijakan atau peraturan selama pandemi covid-19 di wilayah rural belum banyak dilakukan. Kajian pencemaran udara di wilayah Puncak Bogor selama tahun terdampak pandemi bertujuan untuk membandingkan pengaruh faktor pembatasan aktivitas, berupa jumlah kendaraan yang melintasi pintu Tol Gadog selama pandemi covid-19 dan pengaruh faktor meteorologi terhadap fluktuasi konsentrasi NO2 dan CO di wilayah Puncak Bogor. Data yang digunakan adalah konsentrasi NO2 dan CO, curah hujan, suhu udara, kelembapan, arah dan kecepatan angin, di sekitar lokasi Cibeureum (Puncak) serta data jumlah kendaraan yang menuju Puncak Bogor melalui pintu Tol Gadog. Hasil analisis menunjukkan jumlah kendaraan menurun pada awal pembatasan aktivitas masyarakat dan diikuti dengan penurunan konsentrasi harian NO2 dan CO, namun hanya pada masa awal pembatasan saja. Peningkatan polutan pada periode PPKM darurat berkaitan dengan pengaruh bulan kering. Konsentrasi NO2 dan CO berbanding terbalik dengan kelembapan, kecepatan angin, dan curah hujan, tetapi cenderung berbanding lurus dengan suhu dan jumlah kendaraan. Nilai R2 antara NO2, CO dan faktor meteorologi lebih besar (< 40%) dibandingkan dengan nilai R2 antara NO2, CO dan jumlah kendaraan (< 20%) sebelum PSBB dan saat PSBB. Saat PPKM nilai R2 antara NO2, CO dan faktor meteorologi juga lebih besar (< 70%) dibandingkan dengan nilai R2 antara NO2, CO dan jumlah kendaraan (< 20%). Hal ini menunjukkan bahwa konsentrasi NO2 dan CO di sekitar pemantauan Cibeureum (Puncak) lebih besar dipengaruhi oleh faktor meteorologi daripada pembatasan aktivitas masyarakat (PSBB dan PPKM) di Puncak Bogor., The analysis of air pollution related to policies or regulations during the covid-19 pandemic in rural areas has not been widely carried out. The study of air pollution in Puncak Bogor area during the year affected by the pandemic aims to compare the effect of Large-scale Social Restrictions, (PSBB and PPKM) during the covid-19 pandemic and meteorological factors on concentrations fluctuations of NO2 and CO. The data used are NO2 and CO concentrations, rainfall, air temperature, humidity, wind direction and speed at Cibereum (Puncak) location. PSBB data are represented by the number of vehicles going to Puncak Bogor at the Gadog Toll Gate. The results of the analysis showed that the number of vehicles decreased at the beginning of PSBB and was followed by a decrease in daily concentrations of NO2 and CO, only at during the initial period of restriction. The increase of pollutants concentrations in the emergency PPKM period are also influenced by dry season. NO2 and CO concentrations are inversely proportional to humidity, wind speed, and rainfall, but tend to be directly proportional to temperature and number of vehicles. The R2 value between NO2, CO and rainfall is greater (<40%) compared to the R2 value between NO2, CO and the number of vehicles (<20%) before PSBB and during PSBB. During PPKM, R2 value between NO2, CO and meteorological factors was also greater (<70%) compared to the R2 value between NO2, CO and the number of vehicles (<20%). This shows that the concentration of NO2 and CO around the monitoring Cibeureum (Puncak) is more influenced by meteorological factors than restrictions on community activities (PSBB and PPKM) in Puncak, Bogor.
Keyword: activity restrictions, CO, covid-19 pandemic, meteorological factors, NO2

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