Judul: Kebiasaan Makanan Ikan Motan (Thynnichthys thynnoides, Bleeker 1852) di Perairan Rawa Banjiran Sungai Kampar Kiri, Riau.
Abstrak: Perairan rawa banjiran Sungai Kampar Kiri merupakan suatu ekosistem yang sangat dinamis yaitu adanya perbedaan paras muka air yang fluktuatif antara musim kemarau dengan musim penghujan. Kondisi pada musim hujan memberikan relung makanan dan habitat yang sangat besar bagi biota akuatik sehingga perairan tersebut menjadi sumber produksi perikanan tawar yang sangat besar di Riau. Akan tetapi, akhir-akhir ini telah terjadi penurunan produksi tangkapan ikan sehingga dikhawatirkan keberadaan populasi ikhtiofauna di perairan rawa banjiran Sungai Kampar Kiri, terutama ikan motan dapat terancam keberlanjutannya. Salah satu informasi penunjang dalam pengelolaan ikan motan di alam adalah aspek kebiasaan makanan. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan kebiasaan makanan ikan motan di Sungai Kampar Kiri. Penangkapan ikan motan dilakukan dari bulan Juli sampai Desember 2006 pada dua daerah yakni, daerah Simalinyang dan Mentulik. Alat tangkap yang digunakan adalah jaring insang eksperimental dan sempirai. Analisis laboratorium dilakukan di Laboratorium Bio Makro I dan Laboratorium Bio Mikro I, Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Jumlah ikan motan yang tertangkap sebanyak 852 ekor yang terdiri atas 373 ikan yang berasal dari daerah Simalinyang (197 jantan dan 176 betina) dan 479 ikan yang berasal dari daerah Mentulik (294 jantan dan 185 betina). Masing-masing selang kelas ukuran diambil secara acak lima ekor ikan contoh dari jumlah total ikan yang memiliki usus berisi, sehingga diperoleh jumlah ikan motan contoh sebanyak 259 ekor, yakni 128 ekor dari Simalinyang dan 131 ekor dari Mentulik. Kemudian dilakukan pengukuran terhadap panjang total usus ikan motan. Usus ikan motan yang telah diukur panjangnya dikeluarkan isinya, kemudian dimasukkan ke dalam botol film, dan diberi formalin 5%. Pengamatan jenis organisme dilakukan di bawah mikroskop dengan perbesaran 40x10 untuk mengetahui komposisi jenis makanan yang dimakan oleh ikan tersebut. Nilai indeks bagian terbesar dicari melalui gabungan dua metode yakni metode frekuensi kejadian dan volumetrik. Nilai indeks ini bermanfaat untuk menilai macam-macam makanan yang dimakan oleh ikan. Dari hasil penelitian diperoleh komposisi makanan ikan motan terbanyak adalah dari kelas Bacillariophyceae (30 genera) dengan komposisi jenis makanan utama Cocconeis pada kedua daerah (Simalinyang dan Mentulik). Jenis Cocconeis juga sering ditemukan sebagai komposisi jenis makanan utama pada setiap bulan pengamatan dan pada setiap kelompok ukuran panjang total ikan motan.
Keyword: 

Judul: Kebiasaan Makanan Ikan Motan (Thynnichthys polylepis Bleeker, 1860) di Rawa Banjiran Sungai Kampar Kiri, Riau.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan jenis, kualitas, dan kuantitas makanan yang dimakan; relung makanan ikan motan; dan tumpang tindih relung makanan intra spesies. Penelitian ini dilakukan di rawa banjiran Sungai Kampar Kiri pada bulan Juli hingga Desember 2006 dengan dua lokasi pengambilan contoh, yaitu Mentulik dan Simalinyang. Ikan dikoleksi satu kali per bulan dengan menggunakan alat tangkap berupa sempirai dan jaring insang eksperimental. Analisis data yang digunakan meliputi indeks bagian terbesar, luas relung makanan, tumpang tindih relung makanan, hubungan panjang bobot, dan faktor kondisi. Ikan motan yang tertangkap selama penelitian dari bulan Juli sampai Desember berjumlah 490 ekor yang terdiri atas 227 (46,3%) ekor ikan jantan dan 263 (53,7%) ekor ikan betina ─67 ekor ikan jantan dan 88 ekor ikan betina di daerah Simalinyang; 196 ekor ikan jantan dan 140 ekor ikan betina di daerah Mentulik. Berdasarkan hasil analisis, didapatkan hasil bahwa organisme makanan dengan nilai indeks bagian terbesar selama pengamatan, baik pada ikan motan jantan maupun ikan betina di daerah Simalinyang dan Mentulik, adalah dari kelompok Bacillariophyceae (17 dan 21 genera) sedangkan organisme makanan yang selalu ditemukan setiap bulan di Simalinyang dan Mentulik serta cenderung memiliki nilai IP tertinggi adalah Cocconeis. Di daerah Simalinyang, nilai luas relung terbesar ikan motan jantan dan betina terdapat pada bulan Oktober yaitu sebesar 10,51 dan 8,78. Di daerah Mentulik, nilai luas relung makanan ikan motan jantan maupun betina terdapat pada bulan September yaitu sebesar 8,98 dan 6,84. Di daerah Simalinyang, nilai tumpang tindih makanan antara ikan motan jantan dan betina tertinggi terdapat pada bulan Oktober yaitu sebesar 0,89; sedangkan di daerah Mentulik nilai tumpang tindih tertinggi terdapat pada bulan November yaitu sebesar 0,92. Pola pertumbuhan ikan motan di Sungai Kampar Kiri bersifat allometrik positif. Di daerah Simalinyang, nilai tengah faktor kondisi tertinggi ikan betina dan jantan terdapat pada bulan Oktober, yaitu sebesar 0,97 dan 1,19; sedangkan di daerah Mentulik, nilai tengah faktor kondisi tertinggi ikan betina dan jantan terdapat pada bulan Oktober yaitu sebesar 1,4 dan 1,1.
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