Judul: Struktur Komunitas Makrozoobenthos Sebagai Indikator Kualitas Air di Situ Sido Mukti, Depok
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kondisi kualitas perairan Situ Sido Mukti dari faktor fisika (suhu, kedalaman dan tekstur), kimia (pH, DO, BOD, TOM, dan sulfide) dan biologi (makrozoobenthos). Pengambilan contoh air dan marozoobenthos dilakukan pada 4 zona dengan 3 stasiun tiap zonanya. Kedalaman perairan berkisar 18,4-204 cm. Suhu berkisar 27-31 °C dan jenis substrat dasar perairan liat. Hasil pengamatan parameter kimia adalah: ph 6,5; DO berkisar antara 2,4-3,6 mg/l; BOD berkisar antara 0,4-3,6 mg/l; TOM berkisar antara 6,3-20,2 mg/l; H2S berkisar antara 0,004-0,01 mg/l dan C-Organik berkisar antara 1,8-2,8 mg/l. Komposisi jenis makrozoobenthos yang dominan di Situ Sido Mukti terdiri dari: Melanoides sp. (44-59%), Thiara sp. (20-25 %), Bellamya (8-22%). Nilai keseragaman, keanekaragaman, dan dominansi merupakan indeks yang digunakan untuk menilai kestabilan komunitas biota perairan terutama dalam hubungannya dengan kondisi suatu perairan. Nilai keseragaman (0,56-0,7). menunjukkan di setiap stasiun memiliki jumlah individu yang relatif sama dan merata. Nilai keanekaragaman (1,3-2,2), menunjukkan keanekaragaman rendah. Nilai Indeks dominansi (0,29-0,52), menunjukkan dominansi kecil. Nilai Penyebaran Morisita (0,98-1,3), menunjukkan bahwa makrozoobenthos di seluruh stasiun memiliki pola sebaran yang mengelompok. Analisis kurva ABC dilakukan untuk menentukan tingkat pencemaran perairan. Hasil yang diperoleh Situ Sido Mukti memiliki kondisi tidak tercemar, dan mendukung kehidupan makrozoobenthos dan organisme perairan lainnya.
Keyword: 

Judul: Keterkaitan Makrozoobenthos Dengan Kualitas Air dan Substrat di Situ Rawa Besar, Depok
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di perairan Situ Rawa Besar yang terletak di Kelurahan Depok Jaya, Kecamatan Pancoran Mas, Depok, Jawa Barat pada tanggal 19-20 April 2008. Situ Rawa Besar merupakan salah satu situ yang bermasalah di kawasan Botabek dan sudah tergolong rusak. Selain itu, berdasarkan beberapa parameter struktur komunitas makroozoobenthos yang telah ditelaah menunjukkan bahwa Situ Rawa Besar telah mengalami gangguan kondisi perairan yang tercemar sedang hingga tercemar berat. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan kualitas lingkungan perairan Situ Rawa Besar secara biologis berdasarkan biota benthik dan mengkaji keterkaitan antara biota benthik dengan kondisi lingkungan (air dan sedimen). Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi dan masukan mengenai keadaan lingkungan perairan Situ Rawa Besar bagi penduduk setempat, pengelola, dan instansi terkait guna dijadikan acuan untuk menilai kondisi Situ Rawa Besar masa kini serta pemanfaatannya untuk masa yang akan datang. Berdasarkan hasil selama pengamatan, kepadatan makrozobenthos di perairan Situ Rawa Besar selama pengamatan hanya ditemukan 2 jenis dari kelompok Oligochaeta, yaitu Branchiura sp. dan Unidentified Lumbriculidae, dengan kisaran antara 9-17 ind/m2. Selain itu, sebagian besar jenis makrozoobenthos lain yang ditemukan adalah kelompok Gastropoda yang telah mati, yaitu Gyraulus sp., Pomacea sp., Salinator sp., Brotia sp., Melanoides sp., dan Bellamya sp. Jenis-jenis makrozoobenthos yang ditemukan mengindikasikan bahwa kondisi perairan Situ Rawa Besar makin tercemar sehingga tidak mampu ditolerir oleh organisme tersebut. Kondisi kualitas air di perairan Situ Rawa Besar mengarah pada kematian organisme perairan, khususnya makrozoobenthos. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai pH yang rendah dan nilai COD yang tinggi selama pengamatan. Dari hasil analisis PCA menunjukkan bahwa kepadatan makrozoobenthos di perairan Situ Rawa Besar memiliki korelasi positif dengan % C-organik.
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