Judul: Struktur Komunitas Ikan Karang (Famili Chaetodontidae) dan Keterkaitannya dengan Persentase Penutupan Karang Hidup di Ekosistem Terumbu Karang Perairan Nusa Penida, Bali
Abstrak: Terumbu karang berfungsi sebagai daerah pelindung bagi organisme laut dan mempunyai kestabilan serta keragaman spesies yang tinggi. Ekosistem terumbu karang teradaptasi baik dengan adanya simbiose internal dan intra komunitas, tetapi rentan terhadap gangguan aktifitas manusia dan mudah sekali diserang oleh faktor-faktor perusak (ekosistem yang fragile) (Odum,1971). Salah satu biota yang menambah daya tarik ekosistem terumbu karang adalah adanya ikan karang yang memiliki corak warna yang beragam dan mempesona. Keberadaan ikan karang ini kelangsungan hidupnya tergantung sepenuhnya pada kondisi terumbu karang karena seperti ikan Chaetodontidae sebagian besar dari spesiesnya mengkonsumsi polip karang.
Keyword: 

Judul: Analisa struktur dan kondisi komunitas ikan karang pada ekosistem terumbu karang di Perairan Pesisir Utara Pulau Nusa Penida, Bali
Abstrak: Ikan karang merupakan organisme yang memiliki jumlah terbanyak dan merupakan penyokong hubungan yang ada dalam ekosistem terumbu karang (Nybakken, 1988). Dengan demikian antara terumbu karang dan ikan karang memiliki hubungan erat dimana keberadaan dan kondisi lerumbu karang sangat mempengaruhi kekayaan dan keanekaragaman ikan karang didalamnya Pulau Nusa Penida merupakan salah satu daerah tujuan wisata dan saat ini sedang dikembangkan menjadi kawasan wisata bahan sehingga dikhawatirkan kegiatan panwisata tersebut dapat menimbulkan perubahan kondisi ekosistem terumbu karang dan komunitas ikan karang di kawasan Nusa Penida. Penelitian ini bertujuan untuk melihat profil terumbu kerang berdasarkan persen penutupan lifeform karang dan asosiasinya dengan ikan karang, menghitung struktur komunitas ikan karang yang terdapat pada terumbu karang tersebut dan mengkaji kondisi komunitas ikan karang. Penelitian dilakukan di Pulau Nusa Penida pada bulan Mei 2000 dengan 4 stasiun pengamatan yang terdapat di sepanjang pesisir Utara Pulau Nusa Penlda yaitu stasiun Bodong (stasiun 1), Tanah Bias (stasiun 2), Prapat (stasiun 3) dan Tanjung Daiam (stasiun 4). Terumbu karang di semua stasiun pengamatan terrnasuk terumbu karang tepi (fringing ree~ dan terrnasuk daerah terlindung angin (leewarcf). Kondisi perairan Utara Pulau Nusa Penida berdasarkan hasil pengamatan di keempat stasiun menunjukkan bahwa perairan tersebut masih tergolong baik dan sesuai untuk pertumbuhan terumbu karang dimana suhu berkisar antara 29,0-30,OoC, salinitas antara 32,033,00/ 00, kecerahan 100% dan mempunyai kecepatan arus perrnllkaan yang berkisar antara 0,54-1,10 m/dtk. Pencatatan data karang berdasarkan bentuk pertumbuhan (lifeform) karang menggllnakan metode transek gans (Line Transect Methocf) dengan menggunakan rollmeter iii sepanjang 50 meter dan diletakkan sejajar garis pantai pada dua kedalaman yaitu 3 meter dan 10 meter. Pencatatan data ikan karang dilakukan dengan menggunakan metode sensus visual.
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