Judul: Kajian perubahan komposisi terumbu karang akibat fenomena "bleaching" di perairan Amed, Bali
Abstrak: Terumbu karang merupakan ekosistem yang memiliki potensi tinggi baik dilihat dari fungsi maupun estetikanya. Banyak manfaat yang diberikan ekosistem terumbu karang, antara lain; di bidang perikanan, wisata bahari, sebagai pelindung pantai, sebagai sumber obat-obatan dan sebagai indikator ekologi. Namun ekosistem terumbu karang ini sangat rentan terhadap tekanan dari lingkungan sekitarnya, baik itu akibat faktor alami maupun hasil kegiatan manusia. Adanya tekanan berbagai faktor tersebut salah satunya dapat terlihat dari perubahan warna karang dari kecoklatan menjadi putih. Perubahan warna dari normal menjadi putih itu disebut "bleaching". "Bleaching" dapat terjadi bila pigmen/klorofil dalam zooxanthellae hilang/berkurang, konsentrasi zooxanthellae dalam sel karang hilang atau berkurang, atau gabungan dari kedua kondisi di atas. Berdasarkan pemantauan sebelumnya yang dilakukan WWF Indonesia, kawasan Wallacea pada bulan Agustus 1997 di stasiun Reef Check dan Maret 1998 di stasiun Kebun Koral dan Tebing, perairan Amed dijumpai "bleaching" di lokasi tersebut. Adanya fenomena "bleaching" di daerah perairan Amed merupakan latar belakang penulisan laporan ini, tulisan ini bertujuan untuk melihat pengaruh karang "bleaching" terhadap perubahan komposisi terumbu karang di Amed, Bali. Karena itu pada bulan Agustus 1998 dilakukan pemantauan di perairan Amed pada lokasi yang sama dengan pemantauan yang telah dilakukan WWF.
Keyword: 

Judul: Struktur Kornunitas lkan Karang pada Ekosistem Terurnbu Karang di Perairan Amed, Bali Timur, Tahun 2000
Abstrak: Sebagairnana telah kita ketahui bersarna bahwa ikan rne~pakanh ewan vertebrata air yang sangat unik, dirnana setiap jenis ikan memiliki tingkah laku yang berbeda-beda dalam beradaptasi terhadap lingkungannya. Salah satu jenis ikan yang sangat beragam tingkah lakunya adalah ikan-ikan yang berada pada ekosistern terurnbu karang. Kehidupan ikan karang sendiri sangat ditentukan oleh kondisi terurnbu karang sebagai habitatnya. Kondisi terurnbu karang yang bagus rnemungkinkan banyaknya jurnlah species ikan karang yang diternukan. Sebaliknya pada kondisi terurnbu karang yang jelek akan lebih sedikit jumlah species yang diternukan. Kerusakkan terurnbu karang ini terjadi akibat faktor alam dan faktor rnanusia. Kerusakkan yang ditirnbulkan oleh alarn antara lain dengan adanya pengaruh iklirn seperti El Nino dan La Nina, dirnana suhu dan salinitas perairan rnengalarni perubahan yang ekstrern. Sedangkan kerusakkan yang ditirnbulkan oleh rnanusia antara lain penangkapan ikan hias dengan rnenggunakan racun sianida (potasium), penangkapan ikan dengan menggunakan trawl dan born. Berdasarkan ha1 diatas, penelitian ini bertujuan untuk rnengkaji bagaimana struktur kornunitas dan tingkat kesukaan @reference) ikan karang pada daerah terurnbu karang yang telah rnengalami proses bleaching diperairan Arned, Bali Timur. Penelitian dilakukan pada bulan Mei tahun 2000. Lokasi penelitian dibagi rnenjadi 3 rlaerah pengarnatan yaitu stasiun Tebing, Kebun Koral, dan Reef Check. Pengarnatan ikan varang dilakukan dengan menggunakan rnetode sensus visual. Metode ini dilakukan dengan ?enyelaman bawah air (SCUBA), dirnana pada dasar perairan diletakkan roll meter sepanjang 50 meter yang sejajar dengan garis pantai dan berlawanan dengan arah arus. Pencatatan jata ikan karang dilakukan dengan berenang secara pelan-pelan sehingga ikan karang yang erlihat dapat diidentifikasi pada sabak yang tahan air. Jarak pandang pencatat data adalah tedepan sejauh rnata rnernandang, 5 meter ke arah kin dan kanan. Pencatat datadilarang ieras untuk rnenengok kebelakang agar tidak tejadi pengulangan data. Selanjutnya rengolahan data dilakukan dengan analisis nodul untuk rnelihat tingkat preference ikan karang 2rsebut. Selain pengarnatan ikan karang dilakukan juga pengamatan terhadap penutupan ?rurnbu karang sebagai habitat ikan karang dan parameter fisika kimia perairan sebagai data enunjang rnengenai keadaan urnurn lingkungan perairan. Berdasarkan hasil pengarnatan parameter fisika diperoleh nilai kisaran suhu perairan dalah 280 C - 290 C, kisaran salinitas adalah 3101~- ~33 01~d an kecerahan perairan adalah 00%. Sedangkan parameter kirnia diperoleh nilai derajat keasarnan (pH) adalah 7. Dirnana ilai 7 pada (pH) rnerupakan nilai normal bagi perairan. Penutupan terurnbu karang yang tertinggi pada kedalarnan 3 meter maupun 10 meter rlalah DCA (Death Coral with Algae) dengan kisaran antara 2540 % - 89,80 %. Sedangkan aiang hidup yang masih rnengalarni proses bleaching diternukan pada stasiun Kebun Koral kedalarnan 3 meter dengan persen penutupan sebesar $7%. Berdasarkan kondisi terumbu karang tersebut penelitian ini mencoba untuk mengelompokan ketiga stasiun tersebut kedalam beberapa kelompok stasiun berdasarkan indeks Bray-Curtis. Pada perairan Amed kedalaman 3 meter terdapat 2 kelompok stasiun dimana kelompok stasiun 1 terdiri dari stasiun Tebing dengan ciri banyaknya persentase penutupan kamng hidup. Sedangkan kelompok stasiun 2 terdiri dari stasiun Kebun Koral dan Reef Check yang ditandai dengan tingginya persentase penutupan karang mati. Berbeda pada kedalaman 10 meter pengelompokan stasiun I terdiri dari stasiun Tebing dan Reef Check yang juga ditandai dengan persentase penutupan karang mati yang tinggi. Sedangkan kelompok stasiun 2 yang hanya
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