Judul: Makanan dan Reproduksi Ikan Tilan (Mastacembelus erythrotaenia Bleeker 1850) di Sungai Musi
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji kebiasaan makanan dan reproduksi ikan tilan (Mastacembelus erythrotaenia) dalam satu rangkaian sungai dan waktu. Sampling dan observasi lapangan dilakukan sebanyak tujuh kali yaitu tiga kali yang mewakili musim penghujan, tiga kali pada musim peralihan dan satu kali yang mewakili musim kemarau yang dimulai pada bulan Desember (2007), Januari, Februari, Maret, April, Mei dan bulan Juli (2008). Stasiun penelitian ditetapkan sebanyak lima stasiun yaitu Pulau Banjar, Sungai Borang, Pulau Burung, Pulau Gundul dan Sungai Upang. Metoda penelitian meliputi analisis makanan dan analisis reproduksi ikan contoh yang dilakukan di laboratorium Bio Makro I. Analisis makanan meliputi pengelompokan jenis makanan dan analisis reproduksi meliputi tingkat kematangan gonad (TKG) dan indeks kematangan gonad (IKG). Analisis data dilakukan terhadap hasil dari analisis laboratorium yaitu untuk mengetahui jenisjenis dan jumlah makanan yang dimakan oleh ikan dilakukan dengan indeks bagian terbesar (IP) yang merupakan gabungan antara metoda frekuensi kejadian dengan metoda volumetrik. Nisbah kelamin ditentukan dengan membandingkan antara jumlah ikan jantan dengan jumlah ikan betina kemudian untuk mengetahui keseragaman nisbah kelamin dilakukan dengan uji Khi-Kuadrat.
Keyword: 

Judul: Kajian Aspek Reproduksi sebagai Upaya Menekan Laju Penurunan Populasi Ikan Tilan (Mastacembelus erythrotaenia, Bleeker 1850) di Sungai Musi
Abstrak: Ikan tilan merupakan salah satu sumber daya ikan yang terdapat di Sungai Musi, Sumatera Selatan. Ikan tilan memiliki nilai ekonomis sebagai ikan hias dan ikan konsumsi. Kegiatan eksploitasi yang terus menerus menyebabkan populasi ikan tilan di alam semakin menurun. Informasi biologi ikan tilan masih terbatas sehingga perlu dikaji aspek biologi reproduksi sebagai dasar pengelolaan sumber daya ikan tilan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji aspek reproduksi ikan tilan yang hasilnya diharapkan dapat memberikan informasi bagi pengelolaan sumber daya ikan tilan. Pengambilan ikan contoh dilakukan dari bulan Februari 2008 hingga bulan Juli 2008 dengan alat tangkap belat, jaring kantong, rawai dasar dan sondong. Ikan tilan yang diperoleh selama penelitian berjumlah 849 ekor yang terdiri atas 425 ekor jantan dan 424 ekor betina. Nisbah kelamin ikan jantan dan ikan betina secara keseluruhan mengikuti pola seimbang yaitu 1:1. Panjang total ikan berkisar antara 100-730 mm dan bobotnya berkisar antara 2,4-1675 gram. Pola pertumbuhan ikan tilan jantan dan betina adalah isometrik. Nilai faktor kondisi ikan betina sebesar 0,30-0,40; sedangkan pada ikan jantan sebesar 0,30-0,36. Ikan jantan memiliki kisaran nilai IKG yang lebih kecil (0,29% - 0,42%) daripada ikan betina (0,27% - 0,43%). Fekunditas ikan tilan berkisar antara 1917-9056 butir. Ukuran diameter telur ikan tilan berkisar antara 0,3-2,4 mm. Pola sebaran diameter telur ikan tilan pada TKG III dan IV memiliki beberapa puncak, sehingga diduga pola pemijahan ikan tilan adalah pemijahan sebagian.
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