Judul: Karakteristik Lipid Biomarker pada Sedimen Estuari : Studi Kasus Estuari Muara Angke - Teluk Jakarta, Cimandiri - Teluk Pelabuhan Ratu dan Cilintang - Ujung Kulon.
Abstrak: Lipid biological marker (biomarker) sebagai senyawa organik spesifik dapat digunakan untuk menduga kontribusi karbon organik dari sumber yang berbeda atau menelusuri secara molekul asal dari biologi tertentu, menduga kesehatan ekosistem dan tingkat masukan dari akuatik, terestrial dan antropogenik. Tingginya aktivitas terkait masukan terestrial dan antropogenik pada Estuari Muara Angke dibandingkan dengan Estuari Cimandiri dan Cilintang, diduga menghasilkan karakteristik biomarker yang berbeda. Studi mengenai lipid biomarker masih jarang dilakukan di Indonesia. Melihat kondisi tersebut perlu dilakukan studi mengenai lipid biomarker dalam sedimen. Penelitian dilaksanakan dengan tujuan mengkaji kontribusi asal bahan organik dalam sedimen berdasarkan karakteristik lipid biomarker di Estuari Muara Angke-Teluk Jakarta, Cimandiri-Teluk Pelabuhan Ratu dan Cilintang-Ujung Kulon.
Keyword: 

Judul: Kajian tentang kualitas lingkungan perairan dan kandungan logam berat pada kerang bulu (Anadara indica gunelin) di Estuaria Muara Kamal, Teluk Jakarta
Abstrak: Perairan estuaria Muara Kamal mempunyai peranan penting sebagai sumber perikanan dan tempat pendaratan ikan. Salah satu komoditas perikanan yang khusus dihasilkan di sini adalah kerang bulu (Anadara indica GMELIN). Dewasa ini timbul gejala penurunan produksi dan ukuran kerang yang tertangkap semakin kecil. Hal ini diduga akibat adanya pencemaran dan atau kegiatan lebih tangkap (over fishing). Namun pada penelitian ini analisis masalah lebih ditekankan pada adanya gangguan bahan pencemar. Mengingat pentingnya peranan perairan estuaria Muara Kamal bagi nelayan setempat maka perlu dilakukan pengkajian terhadap kualitas lingkungannnya. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui kualitas lingkungan perairan, kandungan logam berat dalam daging kerang untuk menentukan apakah kerang tersebut masih aman untuk dimakan, serta usaha penangkapan kerang bulu (Anadara indica GMELIN). Hasil penelitian ini diharapkan dapat berguna untuk bahan masukan bagi upaya pemantauan pencemaran perairan, pengelolaan perairan pantai, pengelolaan sumberdaya perikanan dan pengelolaan usaha perikanan. Penelitian dilakukan di perairan estuaria Muara Kamal, di Teluk Jakarta bagian barat, yang termasuk wilayah admnnistratif Kecamatan Penjaringan, Jakarta Utara. Penelitian dilakukan dengan pengambilan contoh pada 6 (enam) stasiun pengukuran dan analisis laboratorium. Tolok ukur yang digunakan untuk menilai kualitas lingkungan perairan adalah sifat fisika-kimia air dan substrat serta struktur komunitas makrozoobentos. Analisis data fisika-kimia air dan substrat menggunakan baku mutu air untuk biota laut (Kep 02/MENKLH/1/1988) dan standar internasional menurut Christina (1991); analisis data biologi menggunakan Indeks Biologi (H',E, dan C) serta model kelimpahan spesies (log linier, log normal dan brokenstick) dengan uji jarak Matsusita (D). Sedangkan analisis data ekonomi digunakan analisis biaya-manfaat. ...
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