Judul: Analisis Kerentanan Terumbu Karang Dengan Pendekatan Spasial Di Kepulauan Karimunjawa
Abstrak: Dampak pemanasan global mempengaruhi suhu permukaan laut di wilayah pesisir terutama ekosistem terumbu karang. Peningkatan suhu permukaan laut yang meningkat dapat menyebabkan hewan karang menjadi stress dan terjadi fenomena pemutihan karang. Taman Nasional Kepulauan Karimunjawa merupakan kawasan konservasi yang merupakan kawasan terkontrol yang cocok diteliti. Data biofisik ekosistem terumbu karang dari data Wildlife Conservation Society (WCS) Indonesia memiliki runtun waktu 2009, 2012, 2013, dan 2016. Parameter priori yang mempengaruhi kerentana nekosistem terumbu karang terdiri ata sklorofil-a, suhu permukaan laut (SPL), degree heating week (DHW), hotspot, particulate organic carbon (POC), photosynthetically active radiation (PAR), Kecepatan arus permukaan, dan kecepatan angin. Penggunaan analisis spasial data parameter di ekstrak menjadi data per lokasi pengambilan data biofisik. Parameter utama dianalisis korelativitasnya dengan persen tutupan karang keras, indeks kematian karang, bleaching index, dan level stres terhadap pemutihan karang. Status ekosistem terumbu karang dilihat dari persen tutupan karang pada tahun 2016 terdapat 30 lokasi mengalami penurunan dari tahun sebelumnya, hal ini menyebabkan meningkatkannya indeks kematian karang pada tahun tersebut. Pemutihan karang pada tahun 2016 di Kepulauan Karimunjawa dipengaruhi oleh thermal stress yang disebabkan nilai hotspot dan DHW yang cenderung positif dalam jangka waktu 3 bulan. Berdasarkan analisis komponen utama (PCA), tahun 2009 parameter yang paling berkorelasi IMK adalah klorofil-a. Tahun 2012 berdasarkan PCA parameter yang paling berkorelasi dengan delta HC adalah arus dengan tingkat korelasi negatif rendah. Parameter yang berkaitan erat dengan parameter IMK berdasarkan PCA pada tahun data 2012 adalah DHW dengan tingkat korelasi yang negative sedang. Pada tahun 2013 menurut PCA parameter yang paling berkorelasi dengan persen tutupan delta HC adalah IMK dengan tingkat korelasi negative rendah. Tahun 2013 parameter yang paling berkorelasi dengan parameter IMK adalah klorofil-a dengan tingkat korelasi positif sedang. Data tahun 2016 Parameter yang paling berkorelasi persen delta HC menurut PCA adalah IMK dengan tingkat korelasi negatif kuat. Tahun 2016 parameter yang paling berkorelasi dengan IMK menurut PCA adalah delta HC dengan tingkat korelasi negatif kuat. Berdasarkan PCA untuk dikaitkan Bleaching Index (BI) pada tahun 2016, dimana Parameter yang paling berkaitan erat Bleaching Index dari parameter lainnya adalah arus dengan tingkat korelasi negatif rendah. Respon dari parameter terhadap kerentanan terumbu karang tiap-tiap tahun berbeda, hal ini disebabkan karakteristik kondisi lingkungan setiap tahun berbeda.
Keyword: Bleaching, Delta HC, IMK, Kerentanan, PC

Judul: Analisis Kerentanan Terumbu Karang Dengan Pendekatan Spasial Di Kepulauan Karimunjawa
Abstrak: Dampak pemanasan global mempengaruhi suhu permukaan laut di wilayah pesisir terutama ekosistem terumbu karang. Peningkatan suhu permukaan laut yang meningkat dapat menyebabkan hewan karang menjadi stress dan terjadi fenomena pemutihan karang. Taman Nasional Kepulauan Karimunjawa merupakan kawasan konservasi yang merupakan kawasan terkontrol yang cocok diteliti. Data biofisik ekosistem terumbu karang dari data Wildlife Conservation Society (WCS) Indonesia memiliki runtun waktu 2009, 2012, 2013, dan 2016. Parameter priori yang mempengaruhi kerentana nekosistem terumbu karang terdiri ata sklorofil-a, suhu permukaan laut (SPL), degree heating week (DHW), hotspot, particulate organic carbon (POC), photosynthetically active radiation (PAR), Kecepatan arus permukaan, dan kecepatan angin. Penggunaan analisis spasial data parameter di ekstrak menjadi data per lokasi pengambilan data biofisik. Parameter utama dianalisis korelativitasnya dengan persen tutupan karang keras, indeks kematian karang, bleaching index, dan level stres terhadap pemutihan karang. Status ekosistem terumbu karang dilihat dari persen tutupan karang pada tahun 2016 terdapat 30 lokasi mengalami penurunan dari tahun sebelumnya, hal ini menyebabkan meningkatkannya indeks kematian karang pada tahun tersebut. Pemutihan karang pada tahun 2016 di Kepulauan Karimunjawa dipengaruhi oleh thermal stress yang disebabkan nilai hotspot dan DHW yang cenderung positif dalam jangka waktu 3 bulan. Berdasarkan analisis komponen utama (PCA), tahun 2009 parameter yang paling berkorelasi IMK adalah klorofil-a. Tahun 2012 berdasarkan PCA parameter yang paling berkorelasi dengan delta HC adalah arus dengan tingkat korelasi negatif rendah. Parameter yang berkaitan erat dengan parameter IMK berdasarkan PCA pada tahun data 2012 adalah DHW dengan tingkat korelasi yang negative sedang. Pada tahun 2013 menurut PCA parameter yang paling berkorelasi dengan persen tutupan delta HC adalah IMK dengan tingkat korelasi negative rendah. Tahun 2013 parameter yang paling berkorelasi dengan parameter IMK adalah klorofil-a dengan tingkat korelasi positif sedang. Data tahun 2016 Parameter yang paling berkorelasi persen delta HC menurut PCA adalah IMK dengan tingkat korelasi negatif kuat. Tahun 2016 parameter yang paling berkorelasi dengan IMK menurut PCA adalah delta HC dengan tingkat korelasi negatif kuat. Berdasarkan PCA untuk dikaitkan Bleaching Index (BI) pada tahun 2016, dimana Parameter yang paling berkaitan erat Bleaching Index dari parameter lainnya adalah arus dengan tingkat korelasi negatif rendah. Respon dari parameter terhadap kerentanan terumbu karang tiap-tiap tahun berbeda, hal ini disebabkan karakteristik kondisi lingkungan setiap tahun berbeda.
Keyword: Bleaching, Delta HC, IMK, Kerentanan, PCA

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