Judul: Keanekaragaman Sumberdaya Hayati lkan di  Daerah Aliran Sungai (DAS) Cikaniki dan Cisukawayana, Taman Nasional Gunung Halimun, Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan membandingkan komposisi jenis ikan yang ada di DAS Cikaniki (sebelah utara TNGH) dan DAS Cisukawayana (sebelah selatan TNGH) antara musirn kemarau dan hujan dan beberapa aspek ekologi dan biologi ikan. Hasil pengukuran faktor fisika dan kimia kedua sungai di atas didapatkan bahwa secara umum perairan tersebut memiliki kisaran nilai parameter fisika dan kimia yang mendukung bagi kelangsungan hidup ikan. Tingkat kesuburan di Sungai Cikaniki termasuk eutrofik, sedangkan Sungai Cisukawayana tergolong perairan peralihan antara mesotrofik dan eutrofik.
Keyword: 

Judul: Komposisi jenis ikan sungai Cimanuk segmen kabupaten Garut serta pola pertumbuhan dan reproduksi ikan yang dominan
Abstrak: Sungai Cimanuk segmen Kabupaten Garut mempunyai potensi sumberdaya perikanan yang berupa sumberdaya airnya itu sendiri dan juga kandungan berbagai jenis organismenya (ikan, udang, moluska dan lain-lain). Beberapa jenis ikan endogenous sungai tersebut mulai langka dan sulit didapat terutama setelah letusan Gunung Galunggung tahun 1982. Hal ini juga disebabkan oleh penangkapan sumberdaya ikan yang berlangsung secara rutin dan oleh pemanfaatan air sungai untuk kebutuhan rumah tangga. Informasi tentang komunitas dan aspek biologi ikan diperlukan dalam rangka pengelolaan dan pemanfaatan sumberdaya yang tepat dan lestari. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari dan mengetahui komposisi jenis ikan Sungai Cimanuk pada segmen Kabupaten Garut yang meliputi kelimpahan relatif, keanekaragaman, alat tangkap yang digunakan dan faktor lingkungan yang mempengaruhi, juga untuk mengamati aspek biologi pertumbuhan dan reproduksi ikan yang dominan terdapat di sungai tersebut. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Agustus 2000 hingga Maret 2001. Pengambilan sampel dilakukan sebanyak tiga kali selang sebulan dan berlokasi di Leuwi Nini, Kampung Haur Seah, Desa Cipicung, Kecamatan Banyuresmi, dan Leuwi Goong, Desa Sindang Sari, Kecamatan Leuwigoong. Analisa contoh ikan dilakukan di Ruang Koleksi Ikan dan Laboratorium Biomakro I Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB. Analisa kualitas air dilakukan di Laboratorium Limnologi Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB. Komposisi jenis ikan yang paling banyak tertangkap selama penelitian adalah ikan genggehek (Mystacoleucus marginatus) dan ikan senggal (Mystus nemurus), disusul oleh ikan balar (Barbodes gonionotus), ikan jongjolong (Hampala macrolepidota), ikan sapu-sapu (Hyposarcus pardalis), ikan nilem (Osteochilus hasseltii), ikan berod (Macrognathus maculatus), ikan lele (Clarias batrachus), ikan nila (Oreochromis niloticus) dan ikan mujair (Oreochromis mosambicus). Indeks keanekaragaman yang diperoleh pada stasiun satu dan dua adalah 1,9268 dan 1,6402. Indeks keseragaman dan dominansi pada stasiun satu bernilai 0,6078 dan 0,4094, sedangkan nilai kedua indeks tersebut pada stasiun dua adalah 0,8201 dan 0,3778. Ini menunjukkan nilai keanekaragaman yang diperoleh termasuk dalam kategori sedang. Alat tangkap yang digunakan antara lain jaring, jala, pancing dan teger. Hasil pengukuran parameter fisika dan kimia perairan yang diperoleh menunjukkan bahwa perairan Cimanuk tempat pengambilan contoh masih baik dan layak untuk mendukung kehidupan ikan....
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