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: Karakter Fisik Oseanografi di Perairan Barat Sumatera dan Selatan Jawa-Sumbawa dari Data Satelit Multi Sensor
Abstrak: Penyediaan data satelit menjadi salah satu alternatif untuk mengkaji karakter oseanografi di suatu wilayah. Dari data tersebut dapat dikaji fenomenafenomena oseanografi seperti upwelling dan front. Pemilihan wilayah perairan barat Sumatera dan selatan Jawa-Sumbawa dipengaruhi oleh sistem angin muson (Wyrtki, 1961; Purba et al., 1997), serta dipengaruhi oleh Arus Lintas Indonesia (ARLINDO) dan perubahan iklim global seperti El Nino dan Indian Ocean Dipole Mode (Meyers, 1996; Saji et al., 1999; Shinoda, 2004). Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji variasi karakter oseanografis yaitu suhu permukaan laut (SPL) dan tinggi paras laut secara spasial dan temporal serta menganalisis angin sebagai parameter yang dapat mempengaruhi variasi karakter oseanografi. Data yang digunakan adalah data angin harian dari ECMWF (European Center for Medium Range Weather Forecast), data suhu permukaan laut (SPL) mingguan dari NCEP (National Climate and Environment Prediction) dan data anomali tinggi paras laut (TPL) mingguan dari AVISO. Seluruh data memiliki periode dari tahun 1993-2002. Untuk melihat variasi spasial angin, SPL dan anomali TPL dilakukan analisis distribusi horizontal. Untuk melihat fluktuasi setiap parameter maka dicari densitas energi spektrumnya. Hubungan antara angin dengan SPL dan anomali TPL dicari dengan metode spektrum silang untuk memperoleh nilai koherensi dan beda fase. Secara urnum kondisi angin yang terjadi di perairan barat Sumatera dan selatan Jawa dipengaruhi oleh Sistim Muson dimana terjadi pergantian pola perubahan kecepatan angin tinggi dan rendah dalam satu tahun. Distribusi horizontal suhu bulanan menunjukkan bahwa SPL mencapai nilai terendah di Musim Timur di wilayah perairan Selatan Jawa-Sumbawa. Hal tersebut disebabkan oleh terjadinya upwelling yang intensif akibat bertiupnya Angin Muson Tenggara di perairan selatan Jawa, melebarnya poros AKS dan hilangnya Arus Pantai Jawa. SPL mencapai 25° C-27,5° C pada Musim Timur di Selatan Jawa. Pada Musim Tirnur saat bertiup kuat Angin Muson Timur, kemungkinan terjadi Transpor Ekman yang membawa serta air permukaan menjauhi Pantai Selatan Jawa, maka akan terjadi kekosongan (anomali TPL-nya rendah) yang berakibat naiknya air dari bawah menuju ke permukaan (upwelling). Hal ini konsisten dengan terjadinya SPL yang rendah pada periode dan daerah yang sama sehingga dapat disimpulkan bahwa upwelling yang intensif terjadi pada Musim timur di wilayah perairan Selatan Jawa. Pada periode EI Nino dan IODM tahun 1994 dan 1997 upwelling yang terjadi lebih intensif daripada tahun-tahun lainnya. Auto Spectral Analysis (ASPEC) menghasilkan adanya spektrum energi angin berkisar pada periode periode 51,6 minggu (tahunan) dan 25,8 minggu (semi tahunan) yang merupakan representasi perubahan pola musim yang berhubungan dengan pergerakan sistem angin muson. SPL di wilayah perairan selatan Jawa hingga Sumbawa (JAW1-SMB) memperlihatkan sinyal yang nyata pada periode 25,8 minggu dan 51,6 minggu. Hal ini berarti periodisitas SPL yang terjadi di wilayah JAW 1 hingga SMB tersebut mengikuti periode tengah tahunan (intra musiman) dan periode tahunan. Sedangkan di wilayah perairan barat Sumatera (SMT1 dan SMT2), SPL hanya memperlihatkan periodisitas dominan pada periode 51,6 minggu atau periodisitasnya mengikuti periode tahunan. Anomali TPL di wilayah JAW2 hingga SMB menunjukkan sinyal yang nyata pada periode 25,8 minggu, 51,6 minggu dan 129 minggu, sedangkan wilayah JAW1 menunjukkan sinyal yang nyata pada periode 25,8 minggu, 51,6 minggu, 86 minggu, dan 129 minggu. Sedangkan di perairan barat Sumatera (SMT1-SMT2) sinyal yang nyata terjadi pada
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: