Judul: Observasi radiometrik, analisis karakteristik reflektansi spektral dan perumusan indeks pembeda karang
Abstrak: Setiap benda mempunyai struktur partikel yang berbeda. Perbedaan struktur ini mempengaruhi pola respon elektromagnetiknya, sehingga pengenalan atas perbedaan respon elektromagnetik tersebut dapat dijadikan landasan untuk membedakan karang. Karakteristik karang dapat dideterminasi melalui pantulan atau pancaran gelombang elektromagnetiknya. Penginderaan jauh merupakan teknologi yang mampu mengidentifikasi dan merekam pantulan atau pancaran gelombang elektromagnetik obyek. Saat ini, citra satelit semakin berkembang dan luas pemanfaatannya dalam memetakan dan memantau perubahan pada ekosisitem terumbu karang. Walaupun demikian masih perlu dikembangkan analisis kuantitatif yang dapat mendiskriminasi karang melalui pendekatan sifat optik karang yang menghubungkan antara sinyal elektronik yang diterima oleh sensor dengan sinyal optik dari komunitas bentik terumbu karang sebagai hasil dari proses biologi pada ekosistem terumbu karang.
Keyword: 

Judul: Pemetaan tipe substrat dasar perairan di Pulau Karimunjawa, Pulau Menjangan Besar dan Pulau Menjangan Kecil dengan menggunakan satelit resolusi tinggi quickbird
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik spektral tipe substrat dasar perairan di Pulau Karimunjawa, P. Menjangan Besar dan P. Menjangan Kecil Taman Nasional Laut Karimunjawa. Selain itu juga bertujuan untuk memetakan tipe substrat dasar perairan menggunakan citra Satelit QuickBird dengan komposit 421 dan Algoritma Lyzenga. Penelitian dimulai pada bulan Mei 2004, yang berlokasi di Taman Nasional Laut Karimunjawa di wilayah Kabupaten Jepara (Jateng). Citra satelit QuickBird yang digunakan mengalami beberapa tahap pengolahan awal, yaitu: pemulihan citra, masking (darat, awan dan laut), penajaman citra dan unsupervised classification. Pengambilan data terumbu karang menggunakan metode Belt transect, metode ini digunakan untuk pemetaan lapang terumbu karang. Lokasi pengambilan data ditentukan menggunakan print out peta hasil komposit 321 dengan informasi yang telah dikumpulkan. Data terumbu karang dipetakan kembali di laboratorium menggunakan perangkat lunak Arc View, untuk mendapatkan luas tutupan terumbu karang. Klasifikasi citra dilanjutkan pada tahap klasifikasi terbimbing dengan metode maksimum likelihood menggunakan acuan data hasil ground truth dan data tambahan lainnya. Perhitungan akurasi dilakukan pada citra hasil klasifikasi menggunakan confusion matrix dan koefisien kappa, untuk mengetahui keakuratan pengkelasan. Penajaman menggunakan komposit 421 dapat mengkelaskan dasar perairan ekosistem terumbu karang menjadi 6 kelas, sedangkan penajaman dengan Algoritma Lyzenga dapat mengkelaskan dasar perairan ekosistem terumbu karang menjadi 7 kelas. Citra hasil klasifikasi komposit 421 mempunyai akurasi overall sebesar 83% dengan koefisien kappa 0.796 dan hasil klasifikasi Algoritma Lyzenga mempunyai akurasi overall sebesar 89.71% dengan koefisien kappa 0.880. Tiap kelas karakteristik dasar perairan mempunyai nilai spektral yang berbeda, sehingga dapat diketahui karakteristik spektral dari tiap kelas. Karakteristik nilai spektral dari beberapa kelas terlihat sama, namun tidak ada dua kelas yang bertumpang tindih pada seluruh range panjang gelombang. Hampir separuh jumlah kelas dapat dibedakan menggunakan band tunggal, khususnya pada kelas pasir dan padang lamun. Terumbu karang hidup dan terumbu karang mati dapat dibedakan pada tiga range panjang gelombang, yaitu: range panjang gelombang 0.45-0.50 nm (band 1), 0.52-0.60 nm (band 2) dan 0.63 -0.69 nm (band 3). Terumbu karang mati dan pecahan karang dapat dibedakan pada range panjang gelombang band 1 dan band 2. Kelas pasir berlumpur dapat dibedakan dari kelas lain dengan menggunakan seluruh band.
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