Judul: Karakteristik Kualitas Air di Muara Sungai Cimandiri, Pelabuhan Ratu, Sukabumi, Jawa Barat
Abstrak: Perairan muara Sungai Cimandiri merupakan habitat bagi berbagai jenis ikan dan udang, baik sebagai penghuni tetap (residen) maupun sebagai penghuni musiman (occasional). Sebagai perairan estuari,. perairan ini merupakan tempat air laut dan air tawar bertemu, kemudian bercampur yang merupakan hasil interaksi antara gaya hidrolik air sungai dengan pasang surut dari air laut Berhubung beban masukan yang diangkut oleh Sungai Cimandiri cenderung meningkat, maka karakteristik dan perairan ini telah berubah, terutama berkenaan dengan stratifikasi salinitas, kualitas air dan kesuburan perairan. Perubahan karakteristik tersebut dapat bermanfaat atau mengganggu kehidupan biota akuatik yang tumbuh dan berkembang di perairan muara Sungai Cimandiri. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui karakteristik perairan muara Sungai Cimandiri yang meliputi distribusi spasial dan temporal parameter kualitas air tertentu bagi kelayakan kualitas air dan kesuburan perairan.
Keyword: 

Judul: Karakteristik kualitas air di muara sungai Cimandiri, Pelabuhan Ratu Sukabumi Jawa Barat
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui karakteristik perairan muara Sungai Cimandiri yang meliputi distribusi spasial dan temporal parameter kualitas air tertentu bagi kelayakan kualitas air dan kesuburan perairan. Penelitian ini dilaksanakan setiap bulan sekali mulai dari bulan Agustus sampai Desember 2002, dengan desain sampel atas dasar tipologi perairan. Wilayah penelitian dibedakan atas tiga zonasi, dimana setiap zona ditentukan tiga lokasi pengambilan contoh air atau pengukuran parameter kualitas air. Pengukuran suhu, salinitas, pH, DO, dan BOD, dilakukan secara terpisah mulai dari lapisan permukaan, tengah, dan dekat dasar. Peneraan unsur nitrogen (NH-N, NO2-N, NO,-N), ortofosfat, silikat, kekeruhan dan TSS dilakukan secara terpadu atau gabungan dari contoh air di lapisan permukaan dan tengah. Analisa sidik ragam dua arah dan regresi digunakan untuk megetahui tingkat perbedaan dan keeratan keberadaan dari parameter yang dikaji, kemudian untuk melihat hubungan antar masing- masing parameter fisika-kimia digunakan Principal Component Analysis (PCA). Karakteristik perairan muara Sungai Cimandiri mencirikan perairan estuari dengan stratifikasi salinitas sedang. Distribusi salinitas antar zona dan waktu berbeda nyata, kecuali antar waktu di lapisan bawah tidak berbeda nyata. Rataan salinitas masing-masing di lapisan permukaan, tengah dan bawah di zona I berturut-turut adalah 0,07 ppt, 2,20 ppt dan 7,8 ppt, sedangkan di zona II dan III adalah 26,4 ppt, 31,7 ppt dan 32,2 ppt. Berdasarkan parameter suhu, salinitas, pH dan DO, kualitas air di muara Sungai Cimandiri masih dalam rentang yang layak bagi kehidupan biota akuatik (udang dan ikan). Distribusi suhu antar zona dan waktu tidak berbeda nyata, kecuali dilapisan bawah. Rataan suhu di lapisan permukaan, tengah dan bawah secara berturut-turut adalah 27,90°C, 27,80°C, dan 27,60°C, sedangkan di lapisan bawah, rataan suhu antar waktu berbeda nyata dengan kisaran 27,20°C-28,20°C. Keberadaan salinitas di zona I sangat cocok untuk kehidupan juwana udang galah. Sedangkan keberadaan salinitas di zona II dan III cukup layak bagi kehidupan post larva sampai juvenil atau calon induk, udang windu. Distribusi pH antar zona dan waktu berbeda nyata, kecuali di lapisan tengah tidak berbeda nyata. Rataan pH di lapisan permukaan dan bawah di zona I nilainya sama yaitu 7,3, sedangkan di zona II dan III juga sama yaitu 7,7. Rataan pH di lapisan tengah antar zona adalah 7,6. Distribusi DO antar zona dan waktu tidak berbeda nyata, kecuali distribusi antar waktu di lapisan permukaan dan tengah berbeda nyata.
Keyword: spatial distribution, temporal distribution, water quality parameters

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