Judul: Analisis Kondisi Habitat Terumbu Karang Pasca Pengelolaan COREMAP II di Kecamatan Gunung Kijang, Bintan, Kepulauan Riau.
Abstrak: COREMAP (Coral Reef Rehabilitation and Management Program) adalah program jangka panjang yang bertujuan untuk melindungi, merehabilitasi, dan mengelola pemanfaatan terumbu karang secara lestari yang pada akhirnya dapat menunjang kesejahteraan masyarakat pesisir. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji kondisi ekosistem terumbu karang dan sosial ekonomi masyarakat pasca COREMAP II. Kondisi tutupan terumbu karang dinilai menggunakan metode LIT (Line Intercept Transect) dan pengumpulan data masyarakat melalui pengisian kuisioner. Hasilnya menunjukkan bahwa terjadi penurunan persentase tutupan karang hidup pada tahun 2014 sebesar 10,6%. Selain itu, tidak ada perbedaan yang signifikan antara tutupan karang hidup saat COREMAP II berlangsung dan saat pasca COREMAP II tahun 2014. Konsep COREMAP II belum melingkupi faktor ekternal lain yang mampu menimbulkan resiko perubahan fungsi dan struktur ekosistem terumbu karang.
Keyword: COREMAP II, Kecamatan Gunung Kijang, pengelolaan, terumbu karang

Judul: Analisis Keberlanjutan Pengelolaan Ekosistem Terumbu Karang Di Kecamatan Siantan Tengah Kabupaten Kepulauan Anambas.
Abstrak: Aktivitas masyarakat di Kecamatan Siantan Tengah pada umumnya melakukan penangkapan ikan dan kegiatan budidaya laut. Namun masih ditemukan aktivitas yang menyebabkan kerusakan pada ekosistem terumbu karang di Kecamatan Siantan Tengah. Tujuan penelitian ini untuk (1) menganalisis kondisi ekosistem terumbu karang dan kualitas lingkungan perairan; (2) menganalisis status keberlanjutan pengelolaan ekosistem terumbu karang di Kecamatan Siantan Tengah dan (3) menyusun strategi pengelolaan ekosistem terumbu karang secara berkelanjutan. Analisis pengelolaan ekosistem terumbu karang secara berkelanjutan menggunakan pendekatan Multi Dimensional Scaling (MDS) dengan Rap-Insus COREMAG (Rapid Appraisal-Index Sustainability of Coral Reef Management). Hasil pengukuran kualitas perairan di Kecamatan Siantan Tengah menunjukkan sebagian besar masih cukup mendukung keberlangsungan hidup terumbu karang sesuai dengan baku mutu yang mengacu Kepmen LH No. 51 tahun 2004 untuk biota laut. Persentase tutupan terumbu karang di Kecamatan Siantan Tengah berkisar antara 2,5%-62% yang tergolong buruk hingga baik. Kondisi keanekaragaman ikan karang pada lokasi penelitian termasuk kedalam kategori sedang. Famili-famili ikan karang yang ditemukan di perairan Kecamatan Siantan Tengah diantaranya adalah Pomacentridae, Caesionidae, Carangidae, Chaetodontidae, Labridae, Lutjanidae, Ephippidae, Scaridae, Nemipteridae, Siganidae, Apogonidae dan Synodonthidae. Berdasarkan hasil analisis Rap-Insus COREMAG status keberlanjutan multidimensi pengelolaan ekosistem terumbu karang di Kecamatan Siantan Tengah termasuk cukup berkelanjutan (51.538), dimensi ekologi termasuk cukup berkelanjutan (66.646); dimensi ekonomi termasuk sangat berkelanjutan (75.729); dimensi sosial termasuk kurang berkelanjutan (42.324); dimensi teknologi termasuk cukup berkelanjutan (67.535); dan dimensi kelembagaan termasuk kurang berkelanjutan (49.850). Strategi pengelolaan ekosistem terumbu karang secara berkelanjutan di Kecamatan Siantan Tengah sebagai berikut: pada dimensi ekologi dilakukan rehabilitasi ekosistem terumbu karang. Pada dimensi sosial yaitu peningkatan kualitas sumberdaya masyarakat dan pengembangan alternatif mata pencaharian. Sedangkan pada dimensi kelembagaan, dilakukan dengan peningkatan koordinasi antar stakeholders serta peningkatan pemantauan, pengawasan dan penegakan hukum. Pada dimensi teknologi yaitu meningkatkan sarana dan prasarana pengawasan dan peningkatan infrastruktur terkait kegiatan ekowisata bahari. Selanjutnya pada dimensi ekonomi yaitu dengan mengadakan program pelatihan masyarakat menjadi pemandu wisata dan menyediakan dukungan modal bagi masyarakat untuk membangun homestay.
Keyword: analisis keberlanjutan, Kecamatan Siantan Tengah, pengelolaan ekosistem terumbu karang

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