Judul: Reproductive ecobiology of Telmatherina Antoniae (Kottelat, 1991) as the base of the endemic fish conservation In Lake Matano, South Sulawesi
Abstrak: Penelitian kajian ekobiologi ikan opudi Telmatherina antoniae sebagai dasar pengelolaan ikan endemik di Danau Matano, Sulawesi Selatan bertujuan untuk mengkaji karakter habitat, pola distribusi, pertumbuhan dan reproduksi ikan endemik T. antoniae di daerah litoral Danau Matano untuk dijadikan dasar dalam pengelolaan ikan endemik di Danau Matano. Penelitian dilakukan di Danau Matano, Sulawesi Selatan. Sampling dilakukan setiap bulan selama 12 bulan yaitu mulai bulan September 2010 sampai dengan Agustus 2011. Sampling dilakukan pada sembilan stasiun penelitian. Metoda penelitian yang digunakan adalah metoda survei post facto. Stasiun penelitian ditetapkan berdasarkan pertimbangan: (1) merupakan habitat dari ikan T. antoniae, (2) kondisi stasiun penelitian memungkinkan untuk operasional pelaksanaan sampling, dan (3) stasiun penelitian dapat mewakili keragaman habitat dari ikan T. antoniae. Berdasarkan pertimbangan ini ditetapkan sembilan stasiun penelitian yang dibagi dalam tiga zona yang secara spasial mewakili tiga bagian danau utama yaitu: (1) Zona yang mewakili wilayah danau bagian hulu, (2) zona yang mewakili wilayah danau bagian tengah, dan (3) zona yang mewakili wilayah danau bagian hilir.
Keyword: 

Judul: Reproduction of Telmatherina sarasinorum (Kottelat, 1991) as the foundation of conservation in Lake Matano South Sulawesi
Abstrak: Danau Matano adalah salah satu pusat biodiversitas dunia yang memiliki endemisitas tinggi. Ikan Telmatherina sarasinorum merupakan salah satu ikan endemik Danau Matano. Ikan ini mempunyai bentuk dan warna yang indah sehingga berpotensi untuk dikembangkan sebagai ikan hias, tetapi hingga saat ini belum dapat dipelihara di luar habitat aslinya. Penelitian reproduksi ikan Telmatherina sarasinorum di Danau Matano bertujuan untuk menganalisis karakteristik habitat, distribusi spasial dan temporal dan reproduksi T. sarasinorum yang berada pada habitat pemijahan di Danau Matano. Penelitian dilakukan di Danau Matano Sulawesi Selatan dari bulan September 2008 sampai dengan Agustus 2009 pada 15 lokasi sampling. Ikan contoh ditangkap dengan pukat pantai mini berukuran panjang 10 m, tinggi 3 m dan mata jaring 3 mm. Parameter fisik kimiawi perairan dan substrat pemijahan diukur setiap bulan. Kualitas air dan substrat pemijahan dianalisis. Habitat dan tingkah laku pemijahan ikan dianalisis melalui pengamatan bawah air dengan melakukan snorkeling. Suhu, pH dan oksigen terlarut diukur dengan water quality checker Horiba. Padatan tersuspensi total dan padatan terlarut total diukur di laboratorium. Kecerahan diukur dengan papan putih secara horisontal., Penelitian ini bertujuan untuk 1) mengestimasi tingkat kerentanan pulau-pulau kecil di Kecamatan Liukang Tupabbiring, Kabupaten Pangkajene Kepulauan, 2) Mengembangkan dan menentukan kesesuaian spasial untuk pemanfaatan sumberdaya pulau-pulau kecil berdasarkan estimasi kerentanan di Kecamatan Liukang Tupabbiring, Kabupaten Pangkajene Kepulauan, 3) Menghitung daya dukung dan tingkat optimalisasi pemanfaatan sumberdaya perikanan pulau-pulau kecil di Kecamatan Liukang Tupabbiring, Kabupaten Pangkajene Kepulauan, 4) Mendesain skenario pengelolaan sumberdaya pulau-pulau kecil di Kecamatan Liukang Tupabbiring, Kabupaten Pangkajene Kepulauan. Penelitian ini dilakukan pada bulan Oktober 2007- Desember 2009, yang bertempat di Pulau-pulau Kecil Kecamatan Liukang Tupabbiring, Kabupaten Pangkajene Kepulauan Provinsi Sulawesi Selatan, yang meliputi Pulau Balang Lompo, Pulau Balang Caddi, Pulau Langkadea, Pulau Panambungan, Pulau Badi, Pulau Bontosua, Pulau Pajenekang dan Pulau Sanane.
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