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: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: