Judul: Kandungan Timbal dalam Air Hujan, Air Aliran•Permukaan dan Daun Teh di sekitar jalan raya Perkebunan Gunung Mas Bogor
Abstrak: Kendaraan bermotor merupakan salah satu sumber pencemaran timbal. Meningkatnya intensitas kendaraaan bermotor yang melewati jalan raya puncak sebagai kawasan tujuan wisata telah menimbulkan kekhawatiran akan tercemarnya air hujan, air aliran permukaan dan daun teh. Oleh karena itu dilakukan suatu penelitian yang bertujuan untuk mengetahui tingkat pencemaran logam berat timbal dalam air hujan, air aliran permukaan dan daun teh. Untuk kepentingan tersebut contoh air hujan, air ali ran permukaan dan daun teh yang berasal dari lokasi Perkebunan Gunung Mas Bogor, yang berbatasan langsung dengan jalan raya puncak, diambil dan dianalisis kandungan timbalnya. Kendaraan bermotor yang melewati jalan raya puncak memberikan kontribusi yang nyata terhadap kandungan timbal dalam contoh. Partikel timbal yang melayanglayang di udara dapat mengendap di atas permukaan daun teh ataupun benda-benda lain di permukaan bumi. Translokasi timbal ke lingkungan lain dapat melalui perantaraan angin dan hujan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kandungan timbal dalam air hujan relatif sarna yaitu 0,01 ppm, nilai tersebut masih di bawah batas ambang seperti tertuang dalam SK. No. 02/MEN KLHlII1988 yaitu, untuk air golongan A (air minum) 0,05 ppm, B (air minum) 0,05 ppm, C (perikanan dan peternakan) 0,03 ppm serta air golongan D (pertanian) 1,00 ppm. Kandungan timbal dalam air aliran permukaan sangat beragam dengan rata-rata 0,07 ppm, nilai tersebut berada di atas batas ambang untuk air golongan A, B, C, tetapi lebih rendah untuk air golongan D. Kandungan timbal air hujan dan air aliran permukaan relatif sarna dengan kontrol. Kandungan timbal dalam daun teh sangat beragam dengan rata-rata 6,74 ppm, nilai ini berada diatas batas ambang yang ditetapkan oleh Dewan Standarisasi Nasional yaitu 2,00 ppm, sedangkan kontrol 0,68 ppm dan masih di bawah batas ambang yang ditetapkan. Jarak dari jalan raya memberikan pengaruh yang nyata terhadap kandungan timbal air hujan, yaitu pada jarak 20 meter dari jalan raya memiliki kandungan timbal lebih tinggi daripada jarak yang lain. Jarak dari jalan raya berpengaruh tidak nyata terhadap kandungan timbal dalam daun teh dan air ali ran permukaan. Lereng memberikan pengaruh yang nyata terhadap kandungan timbal dalam daun teh tetapi tidak nyata terhadap kandungan timbal dalam air hujan dan aliran permukaan.
Keyword: 

Judul: Studi kandungan timbal pada beberapa jenis tanaman buah-buahan di tepi jalan raya Sindangbarang Bogor
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kandungan timbal (Pb) di dalam daun beberapa jenis tanaman buah- buahan yang hidup di sepanjang jalan Raya Sindangbarang, Bogor. Pohon-pohon yang ditanam di pinggir jalan sangat baik dalam mereduksi timbal udara emisi dari kendaraan bermotor. Hal itu disebabkan oleh terjerap (adsorpsi) dan terserap (absorpsi) partikel timbal pada daun dan kulit batang. Dari penelitian tersebut didapatkan hasil kandungan timbal terserap (absorpsi) sebagai berikut: rambutan (474.65 ppm), Pala (454.00 ppm), Jambu biji (440.60 ppm), nangka (432.70 ppm), lengkeng (410.90 ppm), jambu air (408.30 ppm), cereme (390.70 ppm), blimbing (386.45 ppm), alpukat (359.55 ppm), jambu bol (346.95 ppm), mangga (318.50 ppm) dan durian (318.15 ppm). Sedangkan untuk kandungan timbal terjerap adsorpsi adalah sebagai berikut: lengkeng (193.14 ppm), jambu bol (190.62 ppm), rambutan (183.37 ppm), alpukat (175.51 ppm), blimbing (165.58 ppm), (165.05 ppm), jambu biji (156.12 ppm), jambu air (150.25 ppm), cereme (133.04 ppm), nangka (137.78 ppm), mangga (100.82 ppm) dan durian (87.55 ppm). @ Kandungan timbal terserap (absropsi) untuk setiap jenis tanaman selalu lebih besar daripada kandungan timbal terjerap (adsorpsi). Begitu juga dengan kandungan timbal daun tua selalu lebih besar daripada kandungan timbal muda. Tanaman buah-buahan yang berada di tepi jalan Raya Sindangbarang Bogor sudah tercemari oleh timbal.
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