Judul: Kandungan bahan organik di dua ruas sungai Cisadane, Bogor
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kandungan bahan organik dua ruas Sungai Cisadane, Bogro berdasarkan tata guna lahan di sekitarnya, serta melihat pengaruhnya terhadap kondisi kualitas air sungainya. Lokasi penelitian di dua ruas Sungai Cisadane, yaitu daerah Lengkong yang terletak di Kota Bogor. Jarak antar lokasi yaitu 39 km. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juni - Juli 2006 (musim kemarau).
Keyword: 

Judul: Pengaruh Tata Guna Lahan Terhadap Kualitas Air Sungai Cisadane di Kota Bogor.
Abstrak: Sungai menjadi salah satu sumber air permukaan yang banyak dimanfaatkan untuk menunjang segala aktivitas manusia. Tata guna lahan merupakan aspek yang mempengaruhi kualitas air sungai karena penggunaan lahan berkaitan dengan aktivitas manusia yang ada di dalamnya. Sungai Cisadane merupakan sungai yang sangat vital di Indonesia. Sebagai salah satu sumber air yang dikonsumsi oleh masyarakat, aspek kontinuitas, kuantitas, dan kualitas air sungai harus sesuai dengan kebutuhan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas air Sungai Cisadane di Kota Bogor serta menganalisis dampak dari tata guna lahan terhadap kualitas air sungai tersebut. Total panjang segmen yang dikaji sebesar 23,7 km. Metode yang digunakan yaitu pengumpulan data sekunder kualitas air sungai dan tutupan lahan. Data sekunder yang digunakan pada penelitian ini antara lain data kualitas air Sungai Cisadane tahun 2021 yang didapatkan dari Dinas Lingkungan Hidup Kota Bogor dan informasi Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) Kota Bogor, dan data DEM Nasional yang didapatkan dari situs Indonesia Geospasial. Data yang telah didapat dianalisis dan dievaluasi sehingga mendapatkan hasil yang akurat dan kesimpulan yang tepat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Sungai Cisadane di Kota Bogor memiliki indeks pencemaran rata-rata Tahun 2021 sebesar 0,89 sehingga status mutu Sungai Cisadane dalam kondisi baik. Total DAS Cisadane sebesar 3952,4 ha yang terbagi oleh permukiman sebesar 53%, kebun sebesar 15,6%, sawah sebesar 13,6%, hutan sebesar 17,7%, dan perindustrian sebesar 0,2%. Tutupan lahan permukiman, kebun, sawah, dan hutan mempengaruhi kualitas air Sungai Cisadane. Tutupan lahan yang paling berpengaruh terhadap kualitas air sungai adalah permukiman. Tingginya parameter TSS dan nitrit diakibatkan oleh adanya kegiatan pembangunan jalur kereta dan buangan limbah permukiman yang terdapat di aliran Sungai Cisadane di Kota Bogor. Hal tersebut dibuktikan dengan tingginya nilai R2 permukiman terhadap kualitas air Sungai Cisadane di Kota Bogor yaitu sebesar 0,9981, nilai tersebut merupakan nilai korelasi tertinggi dari kelima tata guna lahan.
Keyword: Cisadane river, pollution index, land use

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