Judul: Telaah ekologis komunitas makrozoobenthos di perairan ekosistem hutan mangrove Mayangan, Pamanukan, Subang
Abstrak: Perairan hutan mangrove merupakan salah satu bentuk ekosistem di kawasan estuaria yang sangat khas dan sensitif terhadap perubahan lingkungan. Selain terdiri dari vegetasi mangrove, perairan ekosistem hutan mangrove tersusun atas spesies unik dari jenis benthos, plankton, alga, ikan maupun invertebrata lainnya. Degradasi hutan mangrove akibat penebangan untuk areal tambak maupun untuk pembukaan lokasi wisata serta adanya abrasi yang merusak vegetasi mangrove dapat mempengaruhi kondisi fisika, kimia dan biologi yang ada dalam ekosistem, salah satunya adalah benthos. Perubahan perairan ekosistem hutan mangrove dapat menimbulkan perubahan struktur komunitas benthos. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui struktur komunitas makrozoobenthos serta interaksinya dengan karakteristik habitat pada perairan ekosistem hutan mangrove Mayangan, Pamanukan, Subang. Hasil penelitian ini diharapkan dapat merepresentasikan kualitas lingkungan perairan hutan mangrove dengan mengacu pada kualitas biologisnya (makrozoobenthos). Penelitian dilaksanakan pada tangggal 12-13 Januari dan 9-10 Februari 2002, di perairan hutan mangrove Mayangan, Pamanukan, Subang. Penelitian dilakukan pada 6 stasiun yang terbagi ke dalam dua daerah. Stasiun I, II dan III berada di tepi pantai, Stasiun IV, V dan VI berada menjauh dari pantai ke arah daratan. Parameter fisika-kimia perairan yang terukur di lokasi penelitian kondisinya masih cukup baik untuk pertumbuhan dan perkembangan makrozoobenthos. Suhu berkisar antara 28°-32° C, salinitas 5-2400, pH 7,5-8, oksigen terlarut 3,0-6,2 mg/l, kedalaman 20-95 cm, kecerahan 58-100%, C-organik 0,32-4,28% dan bahan organik 0,55-7,38%. Analisis kondisi fisika-kimia perairan dengan Indeks Kesamaan Canberra menunjukkan keadaannya relatif homogen dengan tingkat kesamaan di atas 60%, ini berarti bahwa kondisi habitat yang dikelompokkan berdasarkan parameter fisika-kimianya cenderung identik atau sama.
Keyword: 

Judul: Variasi Spasial dan Temporal Struktur Komunitas Makrozoobentos di Daerah Estuari Pantai Mayangan, Jawa Barat.
Abstrak: Ekosistem Pantai Mayangan yang dicirikan oleh keberadaan daerah estuari merupakan suatu kawasan yang subur karena mendapat masukan bahan organik dari sungai maupun dari hasil pendaurulangan serasah mangrove yang tumbuh di sekitar Pantai Mayangan, sehingga daerah ini memiliki produktivitas yang tinggi dan mendukung kelangsungan hidup beragam biota akuatik, akan tetapi kondisi lingkungannya rentan mengalami gangguan baik dari kegiatan antropogenik maupun secara alamiah. Biota makrozoobentos mampu memberikan gambaran kondisi ekologis suatu habitat karena hewan ini hidup relatif menetap di dasar perairan atau hidup di dasar endapan (substrat) sehingga secara langsung dapat terpapar oleh bahan organik yang masuk ke dalam suatu perairan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kondisi ekologis Pantai Mayangan lewat deskripsi indeks keanekaragaman, indeks keseragaman dan indeks dominansi makrozoobentos serta membandingkan secara spasial dan temporal; mendeskripsikan kondisi fisika-kimia air dan sedimen sebagai indikator kondisi perairan Pantai Mayangan; serta mengetahui hubungan antara komunitas makrozoobentos dengan parameter fisikakimia air dan sedimen dasar perairan. Penelitian ini dilaksanakan dari Mei-Oktober 2011 dengan interval pengambilan sampel satu kali dalam satu bulan. Lokasi penelitian terdiri atas delapan stasiun yang ditentukan berdasarkan keterwakilan lokasi yang ada di Pantai Mayangan. Parameter fisika-kimia yang dikaji meliputi kedalaman, kecerahan, suhu, salinitas, oksigen terlarut (DO) dan pH. Analisis parameter fisika-kimia perairan dilakukan in situ sedangkan analisis C-organik dan tekstur substrat dilakukan di Laboratorium Rutin Ilmu Tanah, Departemen Ilmu Tanah, Fakultas Pertanian, IPB. Identifikasi biota makrozoobentos dilakukan di Laboratorium Biologi Makro Satu dan Biologi Mikro, Departemen Manajemen Sumber Daya Perairan, FPIK, IPB. Analisis data yang digunakan meliputi analisis struktur komunitas, pengelompokan stasiun, analisis kanonikal korespondensi/canonical correspondence analysis (CCA) serta uji parametrik analisis ragam satu arah (ANOVA) dan uji non-parametrik Kruskal Wallis. Makrozoobentos yang ditemukan selama penelitian terdiri atas 41 genera yang termasuk ke dalam 32 famili, 14 ordo dan lima kelas. Kelompok famili Paratanaidae, kelas Malacostraca merupakan jenis makrozoobentos yang paling banyak ditemukan. Secara keseluruhan, kelompok tipe makan yang paling banyak ditemukan adalah detritus feeder, deposit feeder, shredders dan lainnya (gabungan dari beberapa kelompok tipe makan suspension feeder, gathering collector, carnivorous dan omnivorous). Kepadatan jenis tertinggi ditemukan di stasiun VII pada Mei, Juni, Juli, Agustus dan Oktober; sedangkan pada September kepadatan tertinggi ditemukan di stasiun VI dengan nilai kepadatan secara berurutan adalah 2622 Ind./m2, 2733 Ind./m2, 5267 Ind./m2, 4889 Ind./m2, 3800 Ind./m2, 2156 Ind./m2. Kepadatan jenis tertinggi dimiliki oleh Leptochelia sp. dari kelas Malacostraca. Karakteristik lingkungan perairan pada delapan lokasi penelitian di Pantai Mayangan selama enam bulan pengambilan sampel dengan kedalaman yang berkisar antara 0,5-5,5 m, suhu antara 27-35 oC, kecerahan antara 0,20-1,21 m, salinitas antara 22‰-39‰, DO antara 1,60-7,6 mg/l, pH antara 6-8,5, kisaran persentase C-organik pada Mei berkisar antara 0,24%-5,19% dan pada Oktober berkisar antara 0,32%-6,54%. Secara keseluruhan, stasiun I dan II memiliki tekstur substrat pasir dan lumpur liat, stasiun III dan IV memiliki tekstur substrat pasir, stasiun V dan VI memiliki tektur substrat yang seimbang antara pasir, debu dan liat; sedangkan stasiun VII dan VIII memiliki tekstur substrat lumpur debu dan liat. Biota makrozoobentos yang paling banyak ditemukan di stasiun VI, VII dan VIII yaitu Leptochelia sp; sementara di stasiun I sampai V lebih banyak ditemukan jenis Polychaeta. Bivalvia banyak ditemukan pada
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