Judul: Keragaan kualitas air dan ikan di ekosistem air hitam sungai Puning, Kecamatan Mengkatip, Kabupaten Barito Selatan, Kalimantan Tengah
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi mengenai keragaan (kondisi) kualitas air dan keragaan (kondisi dan karakteristik) ikan-ikan yang dijumpai pada berbagai tipologi lahan basah di ekosistem air hitam (EAH) sungai Puning. Penelitian dilakukan pada bulan September 2003, Februari 2004, Juni 2004 dan Desember 2004 di Desa Batilap dan Dusun Muara Puning, Kecamatan Mengkatip, Kabupaten Barito Selatan, Provinsi Kalimantan Tengah. Pengukuran kualitas air meliputi suhu, kecerahan, DHL, substrat, kekeruhan, TSS, pH, DO, CO2 bebas, nitrat, fosfat, sulfida, besi, BOD dan COD, dilakukan di parit-parit yang telah ditabat/disekat yang terbagi atas 3 stasiun. Pengukuran dilakukan sebanyak satu kali ulangan pada setiap stasiun untuk setiap waktu pengukuran, kecuali parit-parit di sungai Bateken, hanya di stasiun 1. Pengumpulan informasi jenis-jenis ikan, kelimpahan dan alat tangkap ikan dilakukan dengan cara mewawancarai nelayan/penduduk setempat dan menggunakan alat bantu kuisioner. Informasi mengenai karakteristik (alat pernapasan tambahan), dilakukan pengoleksian ikan dan pembedahan. Analisis data yang digunakan adalah analisis secara deskriptif. Secara umum kualitas air parit-parit yang telah ditabat/disekat, airnya relatif keruh, kecerahan rendah, kekeruhan dan TSS relatif tinggi, pH relatif asam, DO rendah dan kandungan CO2 bebas relatif tinggi. Kualitas air sungai Puning pada musim kemarau relatif lebih keruh, kecerahan rendah, pH relatif asam, DO relatif rendah dengan kekeruhan, TSS, DHL dan COD yang relatif lebih tinggi dibandingkan musim hujan. Jenis-jenis ikan yang dijumpai di sungai Puning didominasi oleh 'ikan-ikan putihan' atau whitefishes sedangkan ikan-ikan yang dijumpai pada parit-parit yang telah ditabat/disekat dan kolam ikan/beje didominasi oleh 'ikan-ikan hitam' atau blackfishes. Alat tangkap rengge, electric fishing dan salambau bersifat tidak ramah lingkungan.
Keyword: 

Judul: Afinitas komunitasikan ikan dengan habitat di sungai Kapuas, Kabupaten Kapuas, Kalimantan Tengah
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mengkaji kualitas air sungai, struktur komunitas ikan, penyebaran spasial karakteristik habitat, jenis ikan dan kelompok panjang ikan diberbagai habitat. Penelitian dilakukan dari bulan Maret 1997 sampai April 1997 dan bulan Juni 1997 sampai Juli 1997. Contoh air diambil dengan Kammerer Water Sampler. Pengukuran kualitas air dilakukan di lokasi dan di laboratorium. Contoh air diawetkan dengan asam sulfat pekat dan asam uitrat pekat /diasamkan sampai pH dibawah 2. Contoh ikan diambil dengan jaring insang dengan mata jaring berukuran 1 inci, 2 inci, 3 inci dan 4 inci. Tiap jaring berukuran 60 m panjang dan 5 m lebar. Masing-masing ukuran mata jaring dipasang sebanyak 3 buah. Pemasangan jaring dengan cara menyilang dari pinggir sungai ke bagian tengah. Penangkapan ikan dilakukan pukul dari 13.00 sampai pukul 5.30, sedangkan identifikasi dan pengukuran panjangnya dilakukan di Laboratorium. Struktur komunitas ikan dianalisis dengan menggunakan indeks keanekaragaman dan indeks dominansi. Pengelompokkan habitat berdasarkan karakteristik fisika-kimia air, dan pe-ngelompokkan jenis ikan dianalisis dengan menggunakan indeks Canberra dan Indeks Bray-Curtis. Informasi sumber keragaman penyebaran spasial karakteristik fisika-kimia air, kelimpahan dan panjang ikan dianalisis dengan teknik komponen utama, sedangkan penyebaran spasial jenis dan kelompok panjang ikan serta habitat di analisis dengan faktorial koresponden.
Keyword: Fisheries, Fish community, Komunitas ikan

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