Judul: Uji performansi kincir angin dan pengaruhnya terhadap kadar oksigen air
Abstrak: Hewan dan tumbuh-tumbuhan air bernafas, makan, bertumbuh dan bereproduksi di suatu kondisi yang tidak kita alami secara langsung dan hanya secara samar-samar kita kenal. Salah satu faktor yang penting dan sangat berpengaruh terhadap mahkluk hidup yang ada di dalam air yaitu ketersediaan oksigen. Semua mahkluk hidup yang hidup di darat bernafas dengan menghirup udara yang mengandung 20,9 % oksigen sementara ikan sebagai salah satu mahkluk hidup yang hidup di air bernafas dalam air yang hanya mengandung 0.0008 % oksigen atau 8 ppm. Setiap mahkluk hidup air dapat berkembang dan hidup dengan tingkat kadar oksigen sebesar itu, namun bila kadar oksigen dalam air hanya mencapai setengahnya, maka mereka dapat stress, terkena penyakit dan bahkan tidak dapat bertahan hidup. Air adalah cairan yang tidak mempunyai warna, rasa, dan bau. Air merupakan komposisi kimia yang dilambangkan dengan H2O, yang menandakan gabungan antara dua volume hidrogen dan satu volume oksigen. Secara kimia, air yang benar-benar murni jarang sekali ditemukan karena komposisi air yang begitu universal memungkinkan adanya kontaminasi terhadap air tersebut (Sheppard, 1927 dalam Royce, 1972). Kualitas air ditentukan oleh banyak sekali faktor biologi, fisik dan kimia (Boyd, 1982). Dalam budidaya ikan, kualitas air didefinisikan sebagai kecocokan air sebagai tempat hidup dan berkembangbiak ikan dan biasanya hanya sedikit faktor yang sangat mempengaruhi. Kualitas air yang baik dalam suatu kolam akan meningkatkan produksi dan perkembangan ikan dan sebaliknya. Oksigen terlarut (dissolved oxygen) adalah jumlah gas oksigen yang terlarut dalam air dan dinyatakan dalam mg/L. Kelarutan oksigen merupakan faktor kritis budidaya ikan secara intensif, tingkat keberhasilan atau kegagalan usaha budidaya sering dipengaruhi oleh kemampuan petani untuk mengatasi masalah kelarutan oksigen yang rendah (Boyd, 1982). Atmosfir mengandung 20,95% oksigen. Pada tekanan atmosfir standard (760 mm Hg), tekanan oksigen di udara yaitu sebesar 159, 2 mmHg (Boyd, and Tucker, 1998). Tekanan oksigen dalam udara akan membawa oksigen ke dalam air sehingga tekanan oksigen dalam air sama dengan tekanan oksigen yang ada dalam udara. Ketika tekanan oksigen dalam air dan udara sama, proses penangkapan oksigen dari udara ke air berhenti dan kadar oksigen terlarut yang ada mencapai titik keseimbangan atau titik jenuh (Boyd dan Tucker, 1998). Aerasi adalah penambahan udara ke dalam air sehingga kadar oksigen dalam air menjadi cukup dengan bantuan alat aerasi/aerator. Aerator adalah alat mekanik yang berfungsi untuk meningkatkan nilai oksigen yang masuk dalam air (Boyd, 1982). Fungsi aerator antara lain menambah oksigen secara langsung ke
Keyword: Kincir air

Judul: Pengaruh Jumlah Lubang, Bentuk Pedal, dan Posisi Pemasangan Pedal pada Aerator Tipe Kincir terhadap Daya, Diameter Semburan, dan Luas Penutupan
Abstrak: Oksigen terlarut merupakan faktor yang sangat penting dalam perikanan intensif. Huet (1971 ) menyatakan bahwa ikan dapat hidup dan berkembang biak dengan baik jika kandungan oksigen terlarut dalarn air tidak kurang dari 4 ppm. Oksigen terlarut (dissolved oxygen) adalah jumlah mg/l gas oksigen yang terlarut dalam air. Oksigen yang terlarut dalam air dapat berkurang disebabkan oleh beberapa faktor diantaranya respirasi hewan dan tumbuhan, dekomposisi bahan organik yang membutuhkan oksigen, reduksi yang disebabkan oleh gas-gas lainnya di dalam air (Welch, 1952). Untuk menghindari kekurangan oksigen terlarut dalam air maka perlu digunakan alat-alat aerasi.
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