Judul: Relationship of Coral Reef Health and Community Welfare ( a Case Study of Tidung Island, Seribu Islands)
Abstrak: Keberadaan terumbu karang menjadikan Pulau Tidung sebagai pulau kecil yang berkembang ke arah wisata bahari, hal ini dapat mengakibatkan perubahan lingkungan dan masyarakat. Ekosistem terumbu karang di sekitar Pulau Tidung telah dimanfaatkan oleh masyarakat sekitar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis keterkaitan kesehatan terumbu karang berdasarkan persen tutupannya terhadap kesejahteraan masyarakat Pulau Tidung. Penelitian ini dilakukan pada bulan Juli 2019 dan Juni 2020. Data primer diperoleh dengan mewawancarai masyarakat Pulau Tidung mengenai aspek-aspek kesejahteraan menurut BPS 2015. Data sekunder meliputi data ekosistem terumbu karang berupa persentase tutupan karang dan jumlah lifeform didapatkan dari hasil penelitian Adrianto et al. 2019. Data hasil penelitian berupa status kesehatan terumbu karang dan tingkat kesejahteraan masyarakat dianalisis dengan metode deskriptif untuk menjawab tujuan penelitian. Hasil penelitian ini menunjukkan status terumbu karang di sebelah selatan dan sebelah utara Pulau Tidung berturut turut adalah buruk dan sedang. Kualitas terumbu karang tidak mempengaruhi tingkat kesejahteraan masyarakat di Pulau Tidung.
Keyword: poverty, community welfare, Tidung Island, coral reefs

Judul: Relationship Between Abundance and Diversity of Macro Marine Debris and Coral Cover in Tidung Island, Seribu Islands
Abstrak: Ekosistem terumbu karang merupakan ekosistem yang sangat sensitif terhadap adanya gangguan yang dapat menimbulkan kerusakan pada keseluruhan koloni karang. Perubahan ini mungkin dikarenakan berbagai faktor seperti gangguan alami ataupun tekanan antropogenik. Sampah di ekosistem laut Indonesia telah dilaporkan banyak di kepulauan Seribu dimana sampah ini berasal dari limbah domestik atau manusia. Sampah ini dapat mempengaruhi terumbu karang dan menyebabkan kerusakan terhadap ekosistem terumbu karang. Penelitian ini mencari tahu mengenai hubungan kelimpahan macro marine debris terhadap tutupan karang hidup di Pulau Tidung. Penelitian ini menghitung jumlah macro marine debris yang menempel pada ekosistem terumbu karang lalu menganalisis hubungannya terhadap data persen tutupan terumbu karang hidup yang diambil menggunakan metode Underwater Photo Transect (UPT). Hubungan kedua variabel lalu dianalisis menggunakan uji korelasi untuk mengetahui hubungan keduanya. Jumlah total sampah pada pulau tidung sebanyak 35 unit sampah yang didominasi oleh sampah plastik. Data tutupan karang hidup yang didapatkan adalah 10,36% - 61,09% yang didominasi oleh lifeform coral massive dan coral branching. Hasil uji korelasi yang didapatkan sebesar -0,69 yang menunjukkan kedua variabel berhubungan kuat dan tidak searah. Hubungan kelimpahan macro marine debris dengan tutupan karang hidup memiliki hubungan yang berbanding terbalik, semakin tinggi kelimpahan macro marine debris maka semakin rendah persentase tutupan karang hidup pada area tersebut. Kata kunci: Macro marine debris, Pulau Tidung, Terumbu karang, Underwater Photo Transect
Keyword: Macro marine debris, Pulau Tidung, Terumbu karang, Underwater Photo Transect

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