Judul: Konsentrasi Merkuri pada air, Sedimen dan Keong popaco (Telescopium telescopiun Linnaeus, 1758) di Muara Sungai Balaotin, Cibok dan Kobok Kecamatan Kao Teluk, Halmahera Utara
Abstrak: Merkuri di ekosistem perairan merupakan ancaman lingkungan, habitat, biota maupun manusia, karena sifatnya yang berbahaya dan beracun. Masuknya merkuri di perairan bersumber dari berbagai kegiatan yang memanfaatkan merkuri sebagai bahan baku beberapa diantaranya adalah industri klor, limbah perkotaan, dan aktivitas penambangan emas. Penelitian ini bertujuan untuk (1) Menganalisis konsentrasi merkuri pada air, sedimen dan keong poaco di muara sungai Balaotin, Cibok dan Kobok berdasarkan nilai ambang batas keamanan baku mutu produk perikanan; (2) Menganalisis faktor biokonsentrasi merkuri pada keong popaco (T. telescopium) di Muara Sungai Balaotin, Cibok, dan Kobok; (3) Mengevaluasi status ekologi Keong Popaco (T. telescopium) dan perubahan Ekologi sebagai dasar pengelolaan di Kecamatan Kao Teluk, Kabupaten Halmahera Utara dan (4) Menentukan strategi pengelolaan yang aman dan lestari di Kecamatan Kao Teluk, Kabupaten Halmahera Utara. Hasil analisis menunjukkan konsentrasi merkuri di air pada bulan Juni hingga Agustus di Muara Sungai Balaotin berkisar 0,00052-0,0012 ppm dengan nilai rata-rata 0,00081 ppm. Konsentrasi merkuri di Muara Sungai Cibok adalah 0,00026-0,00098 ppm dengan nilai tara-rata 0,00064 ppm. Konsentrasi merkuri di Muara Sungai Kobok adalah 0,00036-0,00065 ppm, dengan nilai rata-rata 0,00034 ppm. Konsentrasi merkuri tertinggi di Muara Sungai Balaotin dan terendah di Muara Sungai Kobok. Konsentrasi merkuri yang tercatat masih sesuai dengan baku mutu air laut berdasarkan US EPA (2009). Konsentrasi merkuri di sedimen pada bulan Juni-Agustus di Muara Sungai Balaotin tertinggi 0,12 ppm dengan nilai rata-rata 0,09 ppm, dan terendah di Muara Sungai Kobok 0,01 ppm dengan nilai rata-rata 0,06 ppm. Konsentrasi merkuri masih sesuai dengan baku mutu yang ditetapkan oleh EPA (1997). Konsentrasi merkuri pada keong popaco (T. telescopium) yang terdeteksi, tertinggi di Muara Sungai Cibok 0,15 ppm dan terendah di Muara Sungai Kobok 0,06 ppm. Konsentrasi merkuri pada keong masih dibawah baku mutu yang ditetapkan oleh EPA (2009). Kisaran persen komposisi tekstur sedimen yang terukur di Muara Sungai Balaotin pasir 40,08-40,96%, debu 27,92-43,52% dan liat 12,31-31,12%, di Muara Sungai Cibok pasir 26,36-71.80%, debu 22.47-49,39% dan liat 5,73-26,03%, dan di Muara Sungai Kobok pasir 7,73-36,78%, debu 41.47-44.66% dan liat 21,75-43.54. Hasil analisis segi tiga tekstur di Muara sungai Balaotin adalah lempung liat, di Muara Sungai Cibok adalah liat dan lempung berpasir sedangkan di Muara Sungai Kobok adalah liat dan lempung berdebu. C-organik pada sedimen di Muara Sungai Balaotin 4,5-6,9%, di Muara Sungai Cibok adalah adalah 3,9-5,2% dan di Muara Sungai Kobok 4,8-5,9%. C-Organik tergolong tinggi hingga sangat tinggi. Paparan merkuri harian keong popaco (T. telescopium) yang terkontaminasi merkuri diperoleh berkisar 0,21-0,58 ppm/kg/hari untuk orang dewasan dan untuk iii anak-anak berkisar 0,93-2,55 ppm/kg/hari, sedangkan paparan merkuri mingguan untuk orang dewasa berkisar antara 2,57-5,43 ppm/kg/minggu. Paparan merkuri harian dan mingguan tergolong tinggi terutama untuk anaka-anak, karena anak-anak sangat rentan merterhadap keracunan merkuri. Ancaman merkuri terhadap ekosistem perairan di Kao Teluk, terutama sumber pangan yang berasal dari pesisir dan laut diantaranya keong, kerang, krustasea, dan ikan sudah terkontaminasi merkuri sehingga perlu pengelolaan lebih lanjut untuk menjamin kemanan pangan bagi masyarakat di sekitarnya.
Keyword: Merkuri, T. telescopium, kemanan konsumsi dan ekobiologi

Judul: Metal Contamination Heavy Metals Mercury (Hg) and Lead (Pb) in Seawater, Sediments, Seagrass and Sea Cucumber (Holothuria scabra) in the Waters of Beach of Ohoitel Village, Tual City
Abstrak: Pencemaran perairan merupakan masalah yang krusial di semua negara di dunia saat ini termasuk Indonesia. Meningkatnya jumlah penduduk mengakibatkan tingginya kegiatan antropogenik yang dilakukan sehingga berdampak pada menurunnya kualitas perairan yang disebabkan oleh masukan polutan berbahaya akibat aktivitas yang dilakukan manusia tanpa memperdulikan dampak yang terjadi. Perairan Pantai Desa Ohoitel Kota Tual merupakan salah satu perairan yang masih terjaga dengan baik kondisi kualitas perairannya dan memiliki potensi sumberdaya perikanan yang tinggi. Namun demikian, hingga saat ini belum memiliki data informasi mengenai kandungan logam beratnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis perbedaan dan hubungan kadar konsentrasi logam berat merkuri (Hg) dan timbal (Pb) yang terlarut pada air laut dan terakumulasi pada sedimen, lamun dari jenis Enhalus acoroides dan teripang pasir dari jenis Holothuria scabra. Penelitian ini dilakukan pada bulan September tahun 2022 pada tiga stasiun yang telah ditentukan secara purposive sampling yakni Stasiun I berlokasi di water intake yaitu instalasi pengambilan air laut ke bak pendederan (hatchery) di daratan, Stasiun II berlokasi di kurungan tancap (pen-culture) yang berada di alam pada perairan terbuka dan Stasiun III berlokasi di pemukiman penduduk setempat. Pengambilan sampel teripang pasir sebagai pembanding diambil dari hatchery dan kurungan tancap sebanyak enam ekor dengan tiga kali pengulangan kemudian di analisis di Laboratorium PT. RND Indonesia dengan mengukur kadar konsentrasi Hg dan Pb menggunakan Atomic Absorption Spectrophotometer (AAS) dengan panjang gelombang 283.3 nm. Hasil yang diperoleh ditampilkan dalam bentuk nilai rata-rata dan standar deviasi. Logam berat Hg pada sampel air laut di Stasiun I diperoleh nilai sebesar 0.00100 ± 0.00007 mg/l, Stasiun II sebesar 0.00096 ± 0.00026 mg/l dan Stasiun III sebesar 0.00101 ± 0.000026 mg/l. Hasil yang didapatkan tersebut menunjukkan masih di bawah ambang batas baku mutu yang telah ditetapkan oleh PP RI No 22 Tahun 2021 yaitu 0.001 mg/l. Sedimen diperoleh kadar konsentrasi Hg di Stasiun I sebesar 0.08557 ± 0.0003 mg/kg, Stasiun II sebesar 0.07761 ± 0.0004 mg/kg dan Stasiun III sebesar 0.08733 ± 0.0004 mg/kg. Hasil yang didapatkan tersebut masih di bawah ambang batas baku mutu yang telah ditetapkan oleh ANZEEC & ARMCANZ (2000) yaitu 150 mg/kg. Konsentrasi Hg di lamun pada Stasiun I sebesar 0.05305 ± 0.0003 mg/l, Stasiun II sebesar 0.05225 ± 0.0003 mg/l dan Stasiun III sebesar 0.05146 ± 0.0002 mg/l. Hasil yang didapatkan tersebut menunjukkan sudah di atas ambang batas baku mutu yang telah ditetapkan oleh PP RI No. 22 Tahun 2021 yaitu 0.001 mg/l. Teripang pasir yang diambil dari hatchery memiliki konsentrasi Hg sebesar 0.02267 ± 0.00503 ppm dan yang diambil dari kurungan tancap sebesar 0.02733 ± 0.00306 ppm. Hasil yang didapatkan tersebut menunjukkan sudah di atas ambang batas baku mutu yang telah ditetapkan oleh PP RI No. 22 Tahun 2021 yaitu 0.001 mg/l. Logam berat Pb pada sampel air laut di Stasiun I diperoleh nilai sebesar 0.000050 ± 0.000003 mg/l, Stasiun II diperoleh nilai sebesar 0.000047 ± 0.000003 mg/l dan Stasiun III diperoleh nilai sebesar 0.000038 ± 0.000005 mg/l. Hasil yang didapatkan tersebut masih di bawah ambang batas baku mutu yang telah ditetapkan oleh PP RI No. 22 Tahun 2021 yaitu 0.001 mg/l. Sedimen diperoleh kadar konsentrasi Pb di Stasiun
Keyword: seawater, seagrass, mercury, pollution, sediments, lead, sand sea cucumber

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