Judul: Detection of Macrobenthos Diversity on Sangiang Island, Banten using Environmental DNA (eDNA) and Visual Observations
Abstrak: Kehadiran makrobentos dapat menunjukan kondisi suatu perairan. Pendeteksian keberadaan dan identitas jenis organisme ini merupakan bagian dari ekologi, pengelolaan, konservasi keanekaragaman hayati. Kegiatan biomonitoring ini dapat dilakukan dengan berbagai cara diantaranya DNA lingkungan (eDNA) dan pengamatan visual transek sabuk. Metode pengamatan visual transek sabuk memiliki kelemahan dalam mengidentifikasi spesies kriptik, yang sangat bergantung pada keahlian yang memadai. Metode eDNA mendeteksi dari hasil sisa metabolisme, gamet, atau dekomposisi yang dilepaskan organisme ke lingkungan sekitarnya, sehingga dapat mengisi kekurangan metode pengamatan konvensional karena memiliki peluang keakuratan yang lebih tinggi terutama pada jenis-jenis spesies yang jarang dijumpai maupun spesies yang memiliki tingkat kepadatan rendah. Metode eDNA mendeteksi 50,401 sekuens yang terbagi kedalam 7 filum, 23 kelas, 79 ordo, 207 famili, 379 genus dan 366 spesies. Hasil yang didapat dengan pengamatan visual transek sabuk mendeteksi 2,084 individu yang terbagi kedalam 6 filum, 12 kelas, 24 ordo, 36 famili, 48 genus, dan 57 spesies. Dari hasil yang didapat, ditemukan 6 filum, 8 kelas, 14 ordo, 9 famili, 8 genus, dan 2 spesies yang meliputi Echinometra mathaei dan Phyllidiella pustulosa yang terdeteksi pada keduanya. Nilai indeks keanekaragaman dan keseragaman tinggi serta dominansi yang rendah menunjukan kondisi perairan baik. Hal ini membuat penggunaan kedua metode dapat memberikan tingkat cakupan biodiversitas yang lebih tinggi untuk survei penilaian hayati.
Keyword: Biodiversity, Biomonitoring, Environmental DNA, Belt Transect

Judul: Detection of the Diversity of Macro zoobenthos, Phylum Porifera in the Waters of Sangiang Island, Banten Using eDNA Metabarcoding
Abstrak: Pulau Sangiang, Banten merupakan salah satu pulau yang telah ditetapkan menjadi Kawasan Taman Wisata Alam. Hal ini menjadikan Pulau Sangiang sendiri merupakan lokasi yang cocok untuk persebaran beragam spesies, termasuk hewan invertebrata dari filum Porifera. Porifera sendiri merupakan salah satu filum invertebrata laut yang memilki berbagai macam peran dalam lingkungan perairan. Selain itu Porifera memiliki peran sebagai bioindikator untuk pemantauan pencemaran laut. Teknik DNA lingkungan (eDNA) saat ini menjadi salah satu alternatif untuk mendeteksi keberadaan organisme laut seperti invertebrata. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui keberagaman invertebrata filum Porifera dengan menggunakan metode UVC belt transect dan eDNA metabarcoding (DNA Lingkungan). Penelitian ini berhasil mendeteksi sebanyak 57 spesies dari 6 filum yang berbeda dalam metode UVC belt transect, serta 366 spesies dari 7 filum yang berbeda pada metode eDNA metabarcoding. Persebaran ini diperoleh dari 2 lokasi pengamatan yaitu Legon Bajo, dan Legon Waru. Filum Porifera yang ditemukan di kedua lokasi terdiri dari, 12 spesies pada Legon Bajo dan 16 spesies pada Legon Waru dengan menggunakan metode UVC belt transect. Sedangkan pada metode eDNA metabarcoding pada kedua lokasi terdeteksi sebanyak 46 spesies pada Legon Bajo dan 58 spesies pada Legon Waru. Hal ini menunjukan jumlah spesies yang tercatat dengan metode eDNA metabarcoding lebih melimpah sebesar 75%.
Keyword: UVC Belt transect, Environmental DNA, Porifera, Sangiang Island

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