Judul: Variabilitas angin dan paras laut serta interaksinya di perairan utara dan selatan Pulau Jawa
Abstrak: Posisi Indonesia yang berada di antara dua benua dan dua samudra merupakan kawasan yang ideal untuk terjadinya muson. Sirkulasi di lautan yang menjadi aliran muson juga ikut berubah arah seiring dengan perubahan arah muson. Menurut Wyrtki (1961), angin yang bertiup di dekat permukaan laut dapat mempengaruhi tinggi paras laut terhadap muka laut rata-rata. Dipilihnya Perairan Utara Jawa dan Perairan Selatan Jawa sebagai daerah penelitian karena daerah ini merupakan wilayah yang terpengaruh oleh muson (Rarnage, 1971). Studi tentang pembalikan arah sirkulasi massa air yang disebabkan oleh pembalikan arah angin menjadi suatu ha1 yang menarik untuk dikaji karena terkait dengan pola sirkulasi massa air yang nantinya juga akan mempengaruhi tinggi muka laut. Penelitian terdahulu mengenai tinggi paras laut dilakukan oleh Pariwono(1993) mengenai Keragaman Muka Laut Sepanjang Tepi Luar Pantai Kepulauan Sunda Besar.
Keyword: 

Judul: Pengaruh muson terhadap perubahan paras laut di perairanBarat Sumatera
Abstrak: Kepulauan Indonesia adalah kawasan yang ideal untuk terjadinya muson (monsoon). Secara harafiah muson adalah angin yang berganti arah setiap musim. Pergantian arah ini disebabkan oleh perbedaan atau perpindahan palung tekanan yang mengikuti pergerakan semu matahari. Perairan sebelah barat pulau Sumatera adalah bagian dari Samudera Hindia yang berbatasan langsung dengan wilayah Indonesia yang termasuk dalam sistem muson Asia-Australia. Pengamatan di daerah ini akan mengungkap seberapa jauh wilayah ini merespon sistem muson Asia-Australia. Penelitian terdahulu yang dilakukan di wilayah ini dilakukan oleh Pariwono (1993) mengenai Keragaman Paras Laut Sepanjang Tepi-Luar Pantai Kepulauan Sunda Besar. Studi ini bertujuan untuk mengetahui respon paras laut terhadap angin muson di perairan barat Sumatra berdasarkan data dari sensor satelit. Daerah yang diamati dalam penelitian ini adalah antara 14 °LU-14 °LS, 89°BT 103°BT. Daerah ini diamati dan direkam oleh sensor satelit selama kurun waktu tahun 1999-2001 untuk data angin serta 1998-2002 untuk data permukaan laut. Data- data yang digunakan adalah data hasil perekaman pola angin oleh SeaWinds on Quick Scatterometer (QuikSCAT) Level 3 serta data hasil perekaman tinggi paras laut oleh Altimeter TOPEX/Poseidon dan ERS-2. Data pola angin diperoleh dari JPL/NASA (Jet Propulsion Laboratory/NASA) melalui Laboratorium Teknologi Inventarisasi Sumberdaya Alam Laut, BPP Teknologi, Jakarta sedangkan data paras laut diperoleh dari CCAR (Colorado Center for Astrodynamics Research), University of Colorado at Boulder. Data SeaWinds on QuikSCAT Level 3 dalam format HDF (Hierarchical Data Format) terdiri dari nilai-nilai ter-grid dari kecepatan skalar angin (scalar wind speed), komponen kecepatan angin zonal dan meridional (u dan v), kuadrat kecepatan angin setiap hari. Data yang digunakan untuk analisis adalah data terlengkap yang bisa diperoleh, yaitu data tahun 2000 saja. Data TOPEX/Poseidon terutama terdiri dari data range altimeter (altimeter ranges), yang diukur dalam interval sepuluh harian. Data sepuluh harian ini kemudian dikombinasikan (blended) dengan data dari ERS-2 yang diolah di CCAR sehingga menjadi sebuah data set dengan periode tiga harian. Analisis yang dilakukan untuk komponen angin u dan v serta paras laut adalah analisis distribusi horisontal, analisis cross section antara waktu (hari) dan lintang untuk melihat variasi musiman tiap parameter (time-latitude plot). Analisis dilakukan dengan bantuan perangkat lunak Ocean Data View (ODV) versi 5.2. Karena terdapat perbedaan jumlah hari pada kedua set data, maka dilakukan penyesuaian jumlah hari yaitu dengan mengeliminasi hari pada data harian QuikSCAT agar sesuai dengan hari yang ada pada set data TOPEX/ERS-2. Kemudian dilakukan interpolasi agar ada kesesuaian grid antara data QuikSCAT dengan data TOPEX/ERS-2. Untuk melihat apakah anomali paras laut serta komponen-komponen angin memiliki sifat musiman, digunakan metode autokorelasi, sedangkan untuk mengetahui respon anomali paras laut terhadap komponen-komponen angin u dan v digunakan metode korelasi silang. Masing-masing pasangan data akan menghasilkan satu nilai koefisien korelasi, kemudian dibuat korelogram yang menghubungkan korelasi tersebut. Nilai korelasi yang signifikan terhadap selang kepercayaan 95% berarti komponen angin berpengaruh terhadap anomali tinggi paras laut. Penghitungan dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Statistica for Windows versi 6.0. Untuk mengetahui berapa besar tekanan angin dan curl terhadap permukaan laut dilakukan analisis Vortisitas Relatif untuk komponen angin, dimana & adalah vortisitas relatif yang terukur pada bidang datar suatu wilayah (xy), setara dengan tekanan angin atau konvergensi dan divergensi pada permukaan
Keyword: 

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: