Judul: Kepadatan dan distribusi kima di ekosistem terumbu karang pulau menjangan, Taman Nasional Bali Barat
Abstrak: Kima memiliki nilai ekonomis tinggi karena banyak sekali manfaatnya baik dari cangkangnya maupun dari dagingnya. Aktivitas eksploitasi terhadap kima terus meningkat dan tidak terkontrol hal ini menyebabkan keberadaan kima di alam semakin jarang. Untuk mengatasinya, saat ini kima telah ditetapkan sebagai jenis yang dilindungi, dimana kima tidak dapat diambil maupun diperdagangkan. Salah satu cara menjaga kelestarian kima maka perlu dipantau terus keberadaannya di alam sehingga pada daerah tersebut dilakukan pengawasan yang lebih ketat guna mencegah pengambilan kima secara ilega dan tidak bertanggung jawab. Pengambilan kima yang berlebihan juga akan mempengaruhi keadaan terumbu karang disekitarnya sebab pengambilan kima (yang membenamkan diri dalam karang), setidaknya pada saat pengambilan kima akan merusak terumbu karang sekitamya. Untuk itu perlunya pengawasan terhadap keberadaan kima itu di berbagai daerah guna menunjang kelestariannya. Tujuan penelitian ini ialah mengetahui jenis-jenis dan kepadatan kima di terumbu karang pulau Menjangan, disamping mengetahui habitat dari kima dan keterkaitan penyebaran kima dengan lifeform karang. Penelitian dilaksanakan pada bulan Mei 1998, di ekosistem terumbu karang pulau Menjangan Taman Nasional Bali Baral. Lokasi pengamatan dibagi menjadi 6 stasiun pengamatan. Dasar penentuan letak stasiun yaitu pertama daerah yang relatif terbuka dari pengaruh angin dan gelombang (windward) dan kedua daerah yang relatif terlindung terhadap pengaruh angin dan gelombang (leeward). Pada setiap stasiun selalu dilakukan survei pendahuluan dengan bantuan peralatan dasar selam (snorkeling) untuk menentukan stasiun yang di anggap mewakili wilayah ekosistem terumbu karang.
Keyword: 

Judul: Analisa kesukaan habitat dari spesies - spesies ikan karang di perairan pulau Menjangan Bali Barat, Bali
Abstrak: Ekosistem terumbu karang terkenal sebagai salah satu bagian dari ekosistem perairan laut dangkal yang berperan penting dalam menentukan keseimbangan ekologis disamping manfaatnya bagi kehidupan manusia. Terumbu karang merupakan salah satu ekosistem yang memiliki produktivitas primer tinggi, hal ini memungkinkan menjadi tempat pemijahan, pengasuhan, dan mencari makan bagi ikan. Selain memiliki nilai ekologis, terumbu karang mengandung nilai-nilai yang dapat dimanfaatkan secara langsung oleh manusia. Dari segi estetika, terumbu karang yang masih utuh akan memperlihatkan pemandangan yang sangat indah dan merupakan potensi untuk pengembangan pariwisata (Dahuri et al., 1996). Pulau Menjangan termasuk ke dalam kawasan Taman Nasional Bali Barat, Bali yang merupakan kawasan tujuan wisata yang mengandalkan pariwisata bahari dan bawah air. Informasi kondisi ekosistem terumbu karang perlu untuk diperbaharui (up date) dengan adanya aktivitas-aktivitas pemanfaatan, sehingga tercapai sistem pengelolaan terumbu karang yang terencana dan memperhitungkan daya dukung lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk (1) melihat profil terumbu karang berdasarkan persentase penutupan bentuk pertumbuhan (lifeform) karang; (2) mengetahui struktur komunitas ikan karang dilihat dari keanekaragaman, keseragaman dan dominansi; (3) melihat dan memahami pengelompokan habitat dan ikan karang. (4) mengetahui kesukaan (preferensi) spesies-spesies ikan karang terhadap habitatnya di Perairan Pulau Menjangan, Bali Barat, Bali. Penelitian dilakukan di Pulau Menjangan, Propinsi Bali yang dilaksanakan dari tanggal 22-26 Januari 2002. Letak stasiun pengamatan telah ditentukan sebelumnya secara acak dengan melihat keterwakilan kondisi lingkungan dan kemudian dilakukan penandaan stasiun dengan blok semen. Letak stasiun yang ditentukan adalah Garden Eel (Stasiun 1), Celter (Stasiun 2), Mangrove (Stasiun 3), Utara Pulau (Stasiun 4) dan Pos 1 Menjangan (Stasiun 5). Metode yang digunakan untuk pengambilan data biota pengisi habitat dasar adalah metode transek garls menyinggung (Line Intercept Transect) yang didasarkan pada bentuk pertumbuhan (lifeform) (English et al., 1994). Transek garis (roll meter) dibentangkan sepanjang 50 meter sejajar dengan garis pantai pada dua kedalaman yaitu 3 meter sebagai perwakilan kondisi perairan dangkal dan 10 meter sebagai perwakilan kondisi perairan dalam. Pengambilan data ikan karang menggunakan metode sensus visual (Underwater Visual Cencus) sepanjang transek garis (50 meter) dengan lebar pengamatan 5 meter ke kiri dan kanan dari transek garis. Analisa data biota pengisi habitat dasar menggunakan persentase penutupan bentuk pertumbuhan (lifeform) karang, Indeks mortalitas, dan indeks keanekaragaman. Data ikan karang dianalisa dengan indeks keanekaragaman, keseragaman dan dominansi untuk mengetahui struktur komunitas ikan karang. Pengelompokan habitat dilakukan dengan Indeks kesamaan Canberra (Dartnal and Jones, 1986 in Aktani, 1990) dan pengelompokan ikan karang dengan indeks kesamaan Sorensen (Sorensen, 1948 in Aktani 1990). Analisa Nodul berdasarkan indeks konstansi (G₁) dan indeks fidelitas (F) digunakan untuk melihat tingkat kesukaan (preferensi) spesies-spesies ikan karang terhadap habitatnya. ...
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