Judul: Pengaruh tingkat iluminasi cahaya terhadap adaptasi retina juvenil kerapu tikus (Cromileptes altivelis)
Abstrak: Perairan Indonesia memiliki beranekaragam spesies kerapu. Menurut Ditjen Perikanan (1987 dan 1995), daerah penyebaran ikan kerapu (Epinephelus spp.) di Indonesia meliputi seluruh perairan Sumatera, Jawa, Nusa Tenggara, Kalimantan, Sulawesi, Maluku dan Irian Jaya kecuali laut dalam disekitar Banda. Ikan Kerapu tikus atau kerapu bebek (Cromileptes altivelis) mempunyai nilai ekonomis tinggi di pasar Asia seperti Hongkong, China, Taiwan, Jepang, dan Singapura. Juvenil ikan kerapu tikus berharga cukup mahal untuk ikan hias akuarium, sedangkan ikan dewasanya merupakan salah satu ikan yang berharga tinggi di pasar ikan dunia. Umumnya ikan ini ditangkap dengan menggunakan pancing, tombak dan perangkap (trap). Pengamatan terhadap tingkah laku ikan akan memudahkan kita dalam pengembangan penangkapan ikan. Pengembangan dalam usaha penangkapan dan budidaya ikan diutamakan kepada ikan-ikan yang memiliki nilai ekonomis tinggi, akan tetapi budidaya ikan berekonomis tinggi belum dilakukan secara besar-besaran, saat ini masih dalam tahap penelitian. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah: (1) Menganalisis tingkat adaptasi retina mata juvenil kerapu tikus (Cromileptes altivelis) terhadap iluminasi cahaya; (2) Mengetahui dan membandingkan pengaruh iluminasi cahaya terhadap tingkah laku makan juvenil kerapu tikus (Cromileptes altivelis). Penelitian dilaksanakan pada bulan Agustus 2000 di laboratorium Multi Spesies Hatchery (MSH) ruang Extension dan laboratorium Parasit pada Loka Penelitian Perikanan Pantai Gondol, Kecamatan Gerokgak, Singaraja, Bali. Pengumpulan data menggunakan metode eksperimental dengan menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL). Analisis data menggunakan metode...
Keyword: 

Judul: Respon retina juvenil ikan kerapu lumpur (epinephelus coioides) terhadap cahaya
Abstrak: Sebagian besar metode penangkapan yang ada didasarkan pada sifat-sifat sensitivitas visual, pola gerak, distribusi penyebaran ikan tujuan penangkapan (Pascoe, 1990). Pengetahuan tentang respon retina ikan kerapu terhadap cahaya diharapkan mampu memberikan pengetahuan dasar untuk mengembangkan metode penagkapan. Adapun penelitian ini menggunakan juvenil ikan kerapu lumpur (Epinephelus coioides) dengan panjang total 12 cm sebagai hewan percobaan dalam pengujian lama waktu yang diperlukan ikan kerapu lumpur untuk merespon cahaya. Penelitian ini terdiri atas dua tahap, yaitu penelitian pendahuluan dan utama. Penelitian pendahuluan dilakukan antara 20 sampai 22 Maret 2002 di karamba jaring apung, Teluk Banten dengan tujuan untuk menentukan intensitas cahaya yang akan digunakan di laboratorium. Penelitian utama dilakukan mulai dari Maret sampai Juni 2002 di Instalasi Pengembangan dan Pengkajian Teknologoi Pertanian, Bojonegara dan laboratorium Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Metode penelitian yang digunakan adalah observasi dan eksperimental. Pengamatan pola tingkah laku ikan kerapu lumpur dilakukan secara visual sampai kedalaman 3 m yang meliputi tingkah laku makan dan renang. Intensitas cahaya matahari yang masuk ke dalam perairan diukur dengan marine luxmeter sedangkan kecerahan perairan diukur dengan seichi disk. Seluruh pengamatan dan pengukuran dimulai pada saat matahari terbit sampai matahari berada di ketinggian maksimum. Sedangkan untuk penelitian utama perlakuan diberikan mulai tepat tengah malam. Asumsinya adalah cahaya buatan akan lebih efektif digunakan pada malam hari. Rancangan percobaan terdiri 1) rancangan perlakuan satu faktor, yaitu faktor lama pencahayaan dengan taraf perlakuan 30 menit, 60 menit, 90 menit, 120 menit dan...
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