Judul: Inventarisasi Spesies Ikan Air Tawar di Perbatasan Kota Padang dan Bengkulu.
Abstrak: Eksplorasi ikan air tawar di Sumatera telah dilakukan lebih dari seratus tahun yang lalu. Hingga saat ini daerah yang telah di eksplor adalah Sumatera bagian timur. Daerah lainnya terutama di bagian barat perlu dilakukan eksplorasi, karena daerah tersebut memiliki tipe perairan yang unik serta ordo sungai yang pendek. Selain itu, kesulitan mencapai lokasi perairan membuat informasi mengenai keragaman ikan air tawar didaerah barat Sumatera sulit didapatkan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan inventarisasi spesies ikan air tawar yang terdapat di daerah tersebut, Khususnya di daerah perbatasan Kota Padang dan Bengkulu. Penelitian ini berhasil mengumpulkan sebanyak 50 spesies ikan air tawar yang berada dalam 32 famili. Pengambilan sampel dilakukan pada 13 sungai dengan total 40 stasiun. Identifikasi spesies dilakukan secara morfologi dan genetik bagi spesies ikan yang sulit dibedakan secara morfologi. Spesies yang paling banyak ditemukan dari famili Cyprinidae, sedangkan distribusi spesies terluas pada famili Cichlidae. Hasil tangkapan secara keseluruhan individu yang ditemukan sebanyak 6883. Hasil tangkapan tertinggi didapatkan pada stasiun Mukomuko I sedangkan hasil tangkapan terendah pada stasiun Pasar Sebelah. Keragaman spesies yang didapatkan tergolong rendah. Hal ini dikarenakan adanya dominansi spesies pada setiap stasiun penangkapan. Kesamaan jenis spesies tertinggi didapatkan pada stasiun penelitian yang berdekatan dengan kesamaan habitat yang tinggi. Tingkat kesuburan perairan di daerah penelitian secara umum menunjukkan kesuburan yang cukup baik. Namun degradasi habitat didaerah tersebut dapat mengancam keberadaan spesies ikan air tawar. IUCN Red List 2004 menyatakan Epinephelus coiodes berada dalam status konservasi Near Threated. Kesadaran masyarakat untuk melakukan konservasi terlihat dengan adanya daerah larangan untuk penangkapan ikan secara adat yang disebut dengan Rantau Larangan. Selain itu, hasil penelitian ini menemukan satu spesies yang merupakan penemuan pertama di Sumatera dan dua spesies yang merupakan penemuan pertama di Indonesia. Penelitian ini juga menemukan satu spesies Anguilla yang diduga spesies baru.
Keyword: Mukomuko, Penemuan Pertama, Rantau larangan, Spesies baru, Sumatera bagian barat

Judul: Crustacea Air Tawar (Decapoda: Brachyura Dan Caridea) Di Kabupaten Sintang Kalimantan Barat
Abstrak: Kepiting infraordo Brachyura dan udang infraordo Caridea merupakan Crustacea yang tersebar mulai dari perairan air laut sampai perairan air tawar. Sungai-sungai di Kabupaten Sintang menjadi salah satu habitat bagi kepiting dan udang air tawar. Habitat tepian sungai di daerah Sintang yang beragam dapat menjadi tempat hidup yang baik bagi hewan air. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jenis kepiting dan udang air tawar yang terdapat di sungai-sungai di Kabupaten Sintang. Diharapkan penelitian ini dapat menjadi informasi dasar untuk mengetahui keberadaan kepiting dan udang air tawar di Kabupaten Sintang. Koleksi sampel dilakukan di enam sungai di Kabupaten Sintang, yaitu sungai Lebak, sungai Melawi, sungai Kelam, sungai Kapuas, sungai Anak Sepauk dan sungai Bubur. Lokasi ditentukan dengan metode purposive sampling dan dilanjutkan metode road sampling dari arah hilir menuju hulu sungai. Sampel dikoleksi dengan metode koleksi bebas. Sampel ditangkap menggunakan alat tangkap bubu bambu, kemansai dan hand net. Identifikasi sampel menggunakan kunci identifikasi Ng (2004) untuk kepiting air tawar dan Wowor et al. (2004) untuk udang air tawar. Faktor lingkungan yang diamati meliputi kedalaman air (cm), kecerahan air (cm), suhu udara (°C), suhu air (°C) dan tipe substrat sungai. Keanekaragaman spesies dianalisis menggunakan indeks keragaman Shannon- Weiner, indeks kemerataan Pielou (Evennes) dan indeks dominansi Simpson. Diversitas spesies kepiting dan udang air tawar dan korelasi terhadap faktor lingkungan serta lokasi dianalisis menggunakan Canonical Coresspondence Analysis (CCA) dalam perangkat lunak. Dua puluh spesies Crustacea air tawar yang terdiri dari tiga spesies kepiting air tawar (Parathelphusa sarawakensis, Parathelphusa pulcherrima, Perithelphusa borneensis) dan tujuh belas udang air tawar (Macrobrachium horstii, M. lopopodus, M. lanatum, M. lanchesteri, M. nipponense, M. scabriculum, M. platycheles, M. gua, M. pilimanus, M. idae, M. sintangense, M. meridionalis, M. malayanum, M. forcifatum, M. latidactylus, M. rhodochir dan M. rosenbergii). Individu terbanyak dari ke enam sungai untuk kepiting air tawar adalah Parathelphusa sarawakensis ditemukan di sungai Bubur, sedangkan untuk udang air tawar adalah M. idae yang ditemukan sungai Kapuas. Keanekaragaman (H’= 1.894) dan kemerataan (E= 0.9492) tertinggi terdapat pada sungai Kelam. Dominansi (D= 0.66) tertinggi terdapat pada sungai Anak Sepauk. Berdasarkan analisis CCA menunjukkan spesies kepiting dan udang air tawar dipengaruhi oleh faktor lingkungan berupa suhu udara, suhu air, kedalaman air, kecerahan air dan pH air. Beberapa sungai menunjukan terdapat satu spesies spesifik. Pada penelitian ini, ditemukan dua spesies yang tercatat baru di Indonesia yaitu M. lopopodus dan M. gua yang sebelumnya hanya ditemukan Di Brunei dan Malaysia.
Keyword: Crustacea, air tawar, Macrobrachium, Parathelphusa, sungai

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