Judul: Daerah Penangkapan Ikan Ekor Kuning Potensial di Perairan Kepulauan Karimunjawa.
Abstrak: Keberhasilan kegiatan penangkapan ikan ekor kuning salah satunya dipengaruhi oleh musim penangkapan ikan, kondisi ekosistem terumbu karang, dan informasi daerah penangkapan ikan potensial. Tujuan penelitian ini adalah menghitung komposisi jenis dan hasil tangkapan, serta ukuran ikan ekor kuning yang dominan tertangkap, menghitung indeks musim penangkapan ikan ekor kuning, dan memetakan daerah penangkapan ikan ekor kuning potensial di perairan Kepulauan Karimunjawa. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis dan ukuran hasil tangkapan, data hasil tangkapan dan upaya (trip) pada tahun 2013-1017, dan data posisi penangkapan berdasarkan hasil wawancara nelayan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil tangkapan ikan ekor kuning yang tertangkap ada dua jenis, yaitu Caesio cuning dan Caesio teres. Alat tangkap yang digunakan adalah bubu dan panah. Hasil tangkapan ikan ekor kuning yang tertangkap dengan bubu lebih banyak Caesio cuning, sedangkan panah didominasi oleh Caesio teres. Ikan ekor kuning yang tertangkap oleh bubu lebih banyak ukuran layak tangkap dibandingkan yang tertangkap oleh panah. Musim puncak penangkapan ikan ekor kuning terjadi pada bulan Februari sampai April. Daerah penangkapan ikan ekor kuning potensial tinggi terdapat di Pulau Parang dan potensial rendah di Pulau Karimunjawa, Pulau Nyamuk, Pulau Kemujan, dan Pulau Genting.
Keyword: daerah penangkapan ikan, ekor kuning (Caesio cuning dan Caesio teres), Kepulauan Karimunjawa

Judul: Rasio Potensi Pemijahan Ikan Ekor Kuning (Caesio cuning) sebagai Input Pengelolaan Perikanan Tangkap di Perairan Karimunjawa.
Abstrak: Informasi stok terkini diperlukan untuk mengelola sumber daya ikan ekor kuning agar tetap lestari. Namun, ketersediaan data yang terbatas menjadi hambatan dalam upaya mengevaluasi status stok, khususnya pada perikanan skala kecil. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi status sumber daya ikan ekor kuning, dan keragaan alat tangkap di Perairan Karimunjawa yang dilakukan pada Januari hingga Febuari 2017. Pengkajian status sumber daya ikan ekor kuning dilakukan dengan pendekatan rasio potensi pemijahan berbasis Spawning Potential Ratio (SPR). Data yang dikumpulkan yaitu data panjang cagak, kematangan gonad, dan keragaan alat tangkap. Studi pustaka juga dilakukan untuk mendapatkan parameter-parameter life history sebagi pendukung analisis SPR. Hasil penelitian menunjukan bahwa alat tangkap yang banyak digunakan nelayan adalah panah yaitu 64,86%, musim tangkapan terjadi pada periode Maret-Mei dan September-November, daerah penangkapan yang diperbolehkan yaitu pada zona perikanan tradisonal. Ukuran pertama kali matang gonad ikan ekor kuning adalah 20,1 cm. Status stok ikan ekor kuning terindikasi mengalami eksploitasi berlebih (over exploited) nilai SPR < 20%. Indikasi lainnya yaitu nilai SL50< Lm yang mana nilai SL50 17,43 cm dan nilai Lm 20,1 cm, dan F>M. Upaya pemulihan stok perlu dilakukan agar terciptanya SPR menjadi 20% dan 40% sebagai batas dan target biologi untuk keberlanjutan sumberdaya ikan ekor kuning.
Keyword: alat tangkap, daerah penangkapan, matang gonad, musim, status stok, SPR

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