Judul: Kondisi Kualitas Perairan Di Sungai Cihideung, Kabupaten Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Penelitian dilakukan di perairan Sungai Cihideung, Kabupaten Bogar, Jawa Barat pada bulan bulan Oktober 2008 sampai dengan November 2008 sebanyak 3 kali dengan selang waktu 2 minggu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui status perairan di Sungai Cihideung, Kabupaten Bogar, Jawa Barat mulai dari Desa Purwasari, Kecamatan Dramaga, Kabupaten Bogar, Jawa Barat yang masih dipengaruhi oleh hulu hingga daerah hilir tepatnya di belakang gedung Unit Satwa Harapan, Fakultas Petemakan, Institut Pertanian Bogar di Desa Babakan, Kabupaten Bogar, Jawa Barat. Penelitian ini dikaji dengan studi parameter fisika dan kimia perairan, dengan pendekatan indeks kualitas air. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi ilmiah dan data masukan tentang kondisi fisika dan kimia perairan yang ditimbulkan dari aktivitas antropogenik di Sungai Cihideung, Kabupaten Bogar, Jawa Barat. Selanjutnya penelitian ini juga dapat digunakan sebagai acuan pemanfaatan dan pengelolaan di Sungai Cihideung, Kabupaten Bogar, Jawa Barat. Parameter fisika yang diamati antara lain suhu, kekeruhan, TSS, TDS dan debit air. Perairan Sungai Cihideung memiliki kisaran suhu 24-28°C.Untuk Kekeruhan berkisar antara 11-32,3 NTU. Untuk TSS berkisar antara 0,67-32,67 mg/1. Untuk TDS berkisar antara 40,93-65,53 mg/1. Dan untuk debit air berkisar antara 0,24-2,07 m ) Is. Parameter kimia yang diamatai antara lain, pH, DO, BODs, NH)-N, NO)-N, N02-N, dan total fosfat. Perairan Sungai Cihideung memiliki kisaran pH 5,83-7,36. Untuk DO berkisar antara 8,34-10,58 mg/1. Untuk BODs berkisar antara 0,20-4,12 mgll. Untuk NH)-N berkisar antara 0,005-0,23 mgll. Untuk NO)-N berkisar antara 0,06-0,70 mgll. Untuk N02-N berkisar antara 0,01-0,03 mg/1. Dan untuk total fosfat berkisar antara 0,48- I ,07 mg/1. Hasil evaluasi kualitas air dengan indeks STORET di Sungai Cihideung terdapat perbedaan antar stasiunnya, dari kelima stasiun Sungai Cihideung termasuk dalam kategori tercemar sedang hingga tercemar ringan dengan skor -8 sampai -12. Hasi! evaluasi kualitas air dengan indeks pencemaran dapat dinyatakan bahwa kualitas air di Sungai Cihideung terlihat adanya persamaan antar stasi un. Dari kelima stasiun Sungai Cihideung termasuk dalam klasifikasi perairan tercemar sedang dengan kisaran nilai 5,12-5,80. Hasil evaluasi kualitas air dengan indeks NSF WQI dapat dinyatakan bahwa kuaJitas air di Sungai Cihideung terlihat adanya kesamaan antar stasiun. Dari kelima stasiun Sungai Cihideung termasuk dalam klasifikasi perairan baik dengan kisaran nilai 77,72-83,02.
Keyword: 

Judul: Penentuan Tingkat Kesehatan Sungai Berdasarkan Struktur Komunitas Makroavertebrata Di Sungai Cihideung, Kabupaten Bogor.
Abstrak: Meningkatnya jumlah pemukiman penduduk yang ada di Daerah Aliran Sungai (DAS) Cihideung dapat mengancam kerusakan terhadap lingkungan sekitar DAS tersebut, seperti penurunan kualitas perairan yang dapat menyebabkan banyaknya krisis air bersih di negara ini. Salah satu aspek yang dapat dikaji untuk melihat perubahan kualitas perairan berdasarkan aspek biologi adalah dengan Makroavertebrata yang biasanya dikenal sebagai bioindikator suatu perairan. Makroavertebrata merupakan organisme yang hidup relatif menetap di substrat sehingga keberadaannya ataupun ketidakberadaannya dapat memberikan gambaran umum mengenai kondisi perairan sekitar sungai, khususnya Sungai Cihideung. Tujuan dari penelitian ini mengetahui komunitas makroavertebrata yang hidup di Sungai Cihideung dan menjabarkan kualitas perairan Sungai Cihideung sehingga dapat menentukan tingkat kesehatan Sungai Cihideung dengan menggunakan komunitas makroavertebrata sebagai bioindikator. Penelitian ini dilakukan pada bulan Agustus-Oktober 2008, pada 4 stasiun pengamatan. Penentuan stasiun berdasarkan pada tata guna lahan di sekitar lingkungan perairan Sungai Cihideung. Untuk mengetahui jenis-jenis makroavertebrata dengan menggunakan mikroskop elektrik, dan untuk analisis kualitas air dilakukan di Laboratorium. Untuk mengklasifikasikan bagian Sungai Cihideung berdasarkan makroavetebrata digunakan indeks biologi, yaitu, LQI (Lincoln Quality Index), FBI (Family Biotic Index), Indeks Saprobitas, dan SIGNAL 2 (Stream Invertebrate Grade Number Average Level), untuk keterkaitan antar parameter digunakan Korelasi Koefisien Pearson dan uji lanjut Least Significant Difference (LSD). Makroavertebrata yang ditemukan di Sungai Cihideung terdiri dari 33 genus dan 19 famili, dimana tidak semua famili ditemukan pada setiap stasiun. Dari keempat stasiun didapat kondisi kesehatan perairannya bervariasi, dimana kondisi stasiun yang paling sehat terdapat pada stasiun 1 dengan warna perairan yang masih cukup jernih, daerah sekitar sungai yang masih alami. Berdasarkan indeks biologi stasiun 1 ini cukup baik dan hasil kualitas perairan masih sesuai dengan baku mutu PP.No 82 Tahun 2001. Berdasarkan indeks biologi yang didapat kondisi perairan Sungai Cihideung termasuk kedalam perairan sedang hingga baik, dengan indeks biologi yang paling sesuai untuk Sungai Cihideung ini adalah SIGNAL 2.
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