Judul: Kontribusi Zooxanthellae Pada Respirasi Harian Hewan Karang Fungi sp. dan Trachyphyllia sp.
Abstrak: Karbon organik yang disalurkan oleh simbion zooxanthellae dari hasil fotosintesis sangat penting untuk kebutuhan respirasi hewan karang sebagai sumber energi. Didalarn penelitian ini persentase kontribusi zooxanthellae tersebut diduga dengan mengukur data oksigen terlarut (DO) di dalam media air laut selama 24 jam dan diamati pola harian fluktuasi oksigen terlarut di dalam media air laut yang berisi hewan karang. Hewan karang Fungia sp. dan Trachyphyllia sp. diamati di Laboratorium Basah Pusat Riset Kelautan dan Perikanan (PRKP), Ancol, sedangkan di Laboratorium Basah lnstalasi Penelitian dan Pengkajian Teknologi Pertanian (IP2TP), Bojonegara hanya jenis Fungia sp..
Keyword: 

Judul: Kajian Kepadatan Zooxanthellae pada Tingkat Eutrofikasi yang Berbeda di Perairan Kepulauan Spermonde Kota Makassar Provinsi Sulawesi –Selatan
Abstrak: Fluktuasi kepadatan zooxanthellae sangat dipengaruhi oleh kondisi perairan. Salah satu faktor yang berpengaruh pada kondisi perairan adalah masukan nutrien, terutama nitrat dan fosfat. Masukan nutrien ke dalam perairan akan memicu pertumbuhan alga termasuk meningkatkan kepadatan zooxanthellae. Di sisi lain zooxanthellae bersama inangnya karang (polip) tumbuh normal di kondisi perairan yang miskin nutrien (oligotrofik), dan justru pada kondisi perairan yang banyak nutrien (eutrofik) menyebabkan karang tidak berkembang baik. Sebagian besar sumber nutrien zooxanthellae disuplai dari inangnya, selebihnya diambil dari lingkungan, Kajian kepadatan zooxanthellae di dalam jaringan karang pada kedalaman 2-3 meter di 3 lokasi berbeda yaitu pulau Laelae, pulau Barrang Lompo dan pulau Lanyukang bertujuan untuk mengkaji fluktuasi kepadatan zooxanthellae di perairan yang terkena masukan nutrien (eutrofikasi) dari daratan utama, sedangkan manfaat penelitian ini akan menambah informasi bagi pengelolaan terumbu karang di masa yang akan datang khususnya di Kepulauan spermonde. Dalam penelitian ini, parameter yang dipakai untuk menilai tingkat eutrofikasi perairan adalah berdasarkan konsentrasi nitrat, fosfat dan total padatan tersuspensi (TSS). Adapun metode penelitian yang digunakan dalam menghitung kepadatan zooxanthellae yaitu dengan cara permukaan sampel karang dikerik dengan lempengan tipis yang terbuat dari stainless, dan hasil kerikan ini disimpan dalam formalin 4%, lalu digerus di dalam cawan petri sampai halus, kemudian diambil satu tetes dan dimasukkan perlahan-lahan ke haemocytometer, lalu dihitung di bawah mikroskop, sedangkan bekas kerikan sampel karang dihitung luasnya. Berdasarkan hasil perhitungan, kisaran kepadatan zooxanthellae terendah di pulau Laelae 1,53 x 105 sel/cm2, tertinggi 2,76 x 105 sel/cm2 , di pulau Barrang Lompo terendah 2,98 x 105 sel/cm2, tertinggi 6,45 x 105 sel/cm2, dan pulau Lanyukang terendah 4,83 x105 sel/cm2, tertinggi 7,89 x 105 sel/cm2 Adanya perbedaan kepadatan zooxhantellae antar pulau pada kedalaman 2-3 meter diduga kuat disebabkan oleh faktor sumber masukan nutrien yang berbeda antar pulau dimana masukan nutrien pulau Laelae di pengaruhi dari runoff kota Makassar dan pulau Lanyukang dipengaruhi masukan nutrien dari resuspensi dan upwelling yang terjadi di Selat Makassar. sedangkan pulau Barrang Lompo relativ tidak dipengaruhi oleh kedua faktor tersebut, runoff dan upwelling.
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