Judul: Observasi radiometrik, analisis karakteristik reflektansi spektral dan perumusan indeks pembeda karang
Abstrak: Setiap benda mempunyai struktur partikel yang berbeda. Perbedaan struktur ini mempengaruhi pola respon elektromagnetiknya, sehingga pengenalan atas perbedaan respon elektromagnetik tersebut dapat dijadikan landasan untuk membedakan karang. Karakteristik karang dapat dideterminasi melalui pantulan atau pancaran gelombang elektromagnetiknya. Penginderaan jauh merupakan teknologi yang mampu mengidentifikasi dan merekam pantulan atau pancaran gelombang elektromagnetik obyek. Saat ini, citra satelit semakin berkembang dan luas pemanfaatannya dalam memetakan dan memantau perubahan pada ekosisitem terumbu karang. Walaupun demikian masih perlu dikembangkan analisis kuantitatif yang dapat mendiskriminasi karang melalui pendekatan sifat optik karang yang menghubungkan antara sinyal elektronik yang diterima oleh sensor dengan sinyal optik dari komunitas bentik terumbu karang sebagai hasil dari proses biologi pada ekosistem terumbu karang.
Keyword: 

Judul: Deteksi gerombolan bandeng (Chanos chanos) berbeda ukuran berdasarkan fase pantulan gelombang akustik
Abstrak: Terumbu karang merupakan salah satu ekosistem di daerah pesisir yang dimiliki oleh negara-negara di daerah tropik. Berbagai manfaatnya dapat dirasakan baik secara langsung maupun tidak langsung, diantaranya sebagai proteksi pantai dari pecahan gelombang. Terumbu karang memiliki nilai ekonomis yang cukup tinggi untuk dikembangkan baik di bidang perikanan, ekspor karang hias dan pariwisata. Begitu banyaknya peranan dan manfaat yang diperoleh dari ekosistem terumbu karang membuat para ahli saat ini merasa prihatin terhadap tekanan-tekanan yang mengancam keselamatan kehidupan terumbu karang. Ancaman tersebut pada umumnya berasal dari aktifitas manusia seperti pencemaran, penangkapan ikan dengan racun atau bom dan pemanfaatan untuk bangunan rumah atau jalan. Upaya perbaikan dan peningkatan pengelolaan untuk ekosistem perairan dangkal khususnya terumbu karang di perairan Kepulauan Seribu perlu dilakukan untuk mengatasi hal-hal tersebut. Dalam kondisi tertentu, penelitian pada kawasan terumbu karang dapat menggunakan metode penginderaan jauh dengan menggunakan citra satelit untuk memonitoring daerah terumbu karang pada perairan dangkal dengan wilayah perairan yang luas (Kuchler et al, 1986). Pemrosesan awal citra data satelit dilakukan pada bulan April-Mei 2010. Pengambilan data insitu pada tanggal 4-7 Juni 2010, kemudian dilanjutkan dengan pemrosesan akhir yaitu pengolahan data hasil survei lapang dan data citra satelit sampai bulan Agustus 2010. Lokasi yang dipilih untuk penelitian ini adalah Kepulauan Seribu Perairan Karang Lebar dan Karang Congkak yang. Pemrosesan data dilakukan di Laboratorium Penginderaan Jauh dan SIG Kelautan, Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Metode penelitian dibagi menjadi beberapa, yaitu : pengolahan citra awal, survei lapang, klasifikasi citra dan uji akurasi. Dari hasil pengambilan data lapang untuk masing-masing 6 kelas yaitu secara berurut karang hidup, karang mati, pasir campur karang,lamun, pasir campur lamun , dan pasir dapat dilihat nilai digital dasar perairan terumbu karang pada citra Satelit Ikonos Pansharpen. Pasir memiliki nilai digital yang paling tinggi, sedangkan nilai digital yang paling rendah yaitu kelas karang hidup. Dari keempat citra hasil klasifikasi yaitu citra komposit, citra hasil transformasi, citra hasil histogram slicing band gabungan dan band tunggal dihitung nilai uji akurasi dengan menggunakan matrix confusion. Dari keempat citra hasil klasifikasi, maka citra hasil histogram slicing memiliki tingkat uji akurasi yang tinggi dibandingkan citra yang lain yaitu sebesar 69.28%.
Keyword: Phase detector, Schooling fish, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

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