Judul: Struktur komunitas fitoplankton pada daerah tertutup dan terbuka tumbuhan air di Situ Cipondoh Tangerang
Abstrak: Fitoplankton dan tumbuhan air adalah produsen primer yang ada di perairan. Keduanya merupakan penyuplai oksigen yang berguna untuk kelangsungan hidup organisme di perairan. Tumbuhan air dapat berperan sebagai kompetitor bagi fitoplankton dalanl hal pemanfaatan nutrien yang ada di perairan. Hal ini akan berpengiaruh kepada struktur komunitas fitoplankton. Selain sebagai kompetitor, tumbuhan air juga dapat menyebabkan pendangkalan perairan Menurut Imnendagri No.4 Tahun 1998 Situ Cipondoh merupaka,n salah satu situ yang dicanangkan menjadi sumber air minum, irigasi, dan pengendali bapjir. Kegiatan yang memanfaatkan Situ Cipondoh secara langsung adalah perikanan tangkap (pemancingan) dan pariwisata. Sumber air Situ Cipondoh berasal dari air hujan dan run offdari daerah sekitaruya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perbedaah struktur komunitas fitoplankton yang berada pada daerah yang tertutup dan terbnka thmbuhan air di Situ Cipondoh, Tangerang dan sebagai informasi awal untuk pengelolaan selanjutnya. Penelitian ini dilakukan antara bulan Oktober 1999 sampai Desember 1999. Pengambilan contoh fitoplankton dan parameter fisika-kimia perairan dilakukan pada lima st~siun dengan dua kali ulangan, dengan selang waktu satu bulan. Komposisi fitoplankton yang ditemukan di Situ Cipondor terdiri dari kelas Chlorophyceae, Bacillariophyceae, Xanthophyceae, Euglenophyceae,yanophyceae. Kelas yang mendominasi perairan Situ Cipondoh selama penelitian adalah ke1as Chlorophyceae (15 spesies), namun jika berdasarkan jumlah individu per spesies, maka MJcrocystis aeruginosa (kelas Cyanophyceae) merupakan organisme yang mendominasi pei,airan Situ Cipondoh selama penelitian. i Kelimpahan rata-rata fitoplankton antara daerah yang terbnka (tanpa tumbuhan air) adalah 717 indll dan pada daerah yang tertutup tumbuhan air adalah 671 lind/I. Sehingga dapat disimpulkan adanya tumbuhan air di Situ Cipondoh tidak mempunyai pepgaruh nyata terhadap kelimpahan fitoplankton. i Indeks Canberra antara bulan Oktober 1999 sampai Desember ]999 berdasarkan taraf kesamaan 80 %, maka terdapat satu kelompok habitat. Pengelonipokan tersebut tidak menunjukan perbedaan nutrien antara daerah yang terbuka dan tertutup ~mbuhan air. Indeks Bray-Curtis antara bulan Oktober 1999 sampai Desember 1999 berdasarkan taraf kesamaan 80 %, maka terdapat empat kelompok habitat. Pengelo!npokan tersebut tidak menunjukan perbedaan kelimpahan fitoplankton yang nyata antara da~rah yang terbuka dan tertutup tumbuhan air. ! Pola suksesi di Situ Cipondoh selama penelitian secara umum dapat dilihat dengan Grafik Frontier yang menunjukan stadia 1, kecuali pada bulan Desemberl,1999 berada pada stadia 3 yang menunjukan struktur komunitas perintis yang labiI. AdanYfl perbedaan konstanta pada masing-masing waktu pengambilan contoh menggambarkan adanya perbaikan atau penurunan struktur komunitas fitoplankton. Pada umumnya tidak ada perbedaan yang nyata antara daerab yang terbuka dan tertutup tumbuhan air di Situ Cipondoh, baik dari stmktur komun;itas fitoplankton dan parameter fisika-kimianya. Hal ini disebabkan karena Situ Cipondoh adalab situ yang sebagian besar tertutup tumbuhan air (60 %), sehingga daerah yang ~erbuka tumbuhan air terpengamh oleh daerab yang tertutup tumbuhan air. ' Berdasarkan keputusan Menteri Kependudukan dan Lingkungan Hidup Nomor 2 Tahun 1998, maka air di Situ Cipondoh termasuk Golongan B, yaitu ~apat digunakan untuk keperluan rumah tangga setelab diolah. Untuk pengelolaan Situ Cipon,tloh lebih lanjut perlu adanya pembatasan populasi tumbuhan air agar Situ Cipondoh tidak b!,erubah fungsinya dan teJjaga kelestariannya....
Keyword: 

Judul: Tingkat kesuburan perairan, struktur komunitas fitoplankton, dan produktivitas primer di Situ Cilala, Kemang, Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Situ Cilala merupakan perairan terbuka bersifat collecting drainage atau daerah pengumpul air. Situ Cilala terletak di dalam kawasan Perumahan Telaga Kahuripan, Kecamatan Kemang, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Pengelolaan Situ Cilala dilakukan oleh PT. Kuripan Raya selaku pihak pengembang. Daerah sekitar Situ Cilala dimanfaatkan oleh penduduk sebagai areal perkebunan singkong, pepaya, dan pisang, serta tempat pemandian umum. Aktivitas perikanan yang dilakukan oleh penduduk adalah keramba jaring tancap, dan penangkapan ikan menggunakan jala maupun pancing. Agar pemanfaatan dan pengelolaan Situ Cilala dapat berorientasi pada produktivitas berwawasan lingkungan, terlebih dahulu perlu dikaji mengenai aspek fisika, kimia, dan biologi perairan Situ Cilala. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kesuburan, struktur komunitas fitoplankton, dan produktivitas primer di Situ Cilala. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan masukan dalam mengelola perairan Situ Cilala. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Oktober 2001. Pengambilan sampel kualitas air dan fitoplankton dilakukan di lima stasiun pada kedalaman 50 cm di bawah permukaan air. Pengambilan sampel produktivitas primer dilakukan pada Stasiun 3 dan 4 pada kedalaman 50 cm dan 250 cm menggunakan metode oksigen botol gelap dan terang. Pengambilan sampel ini dilakukan sebanyak empat kali dengan selang waktu delapan hari. Stasiun 1 dan 2 merupakan daerah inlet, Stasiun 3 merupakan daerah yang dimanfaatkan untuk kegiatan keramba jaring tancap, Stasiun 4 merupakan daerah yang banyak ditumbuhi tanaman air teratai (Nelumbo sp.), dan Stasiun 5 merupakan daerah outlet. Pengukuran debit air hanya dilakukan pada saluran air Stasiun 1, 2, dan 5. Rataan parameter fisika-kimia perairan Situ Cilala selama penelitian berkisar antara sebagai berikut: kekeruhan 12,10-26,25 NTU; TSS 7,75-36,50 mg/l; kecerahan 43,5-81,60 cm; kedalaman eufotik 7,9-11,1 m; suhu 29,2-29,8 °C; pH 5,5; alkalinitas 9-12 mg/l CaCO3; CO2 9,48-7,49 mg/l; asiditas 0,031-0,525 mg/l; dan oksigen terlarut 5,27-6,12 mg/l. Kisaran rata-rata N dan P selama penelitian adalah: amonia-N 0,282-0,526 mg/l; nitrit-N 0,017-0,026 mg/l; nitrat-N 0,248-0,370 mg/l; N total 2,909-3,746 mg/l; ortofosfat 0,027- 0,042 mg/l; dan P total 0,109-0,351 mg/l. Nilai rasio N: P selama penelitian lebih besar dari tujuh, sehingga dapat dinyatakan P berpotensi sebagai faktor pembatas. Rasio OP: TP berkisar antara 2,57-86,13%. Berdasarkan keberadaan P total dan Nitrat-N perairan Situ Cilala tergolong perairan yang belum stabil yang bergerak dari oligotrofik ke mesotrofik. Selama penelitian di perairan Situ Cilala ditemukan 95 genus fitoplankton dari tujuh kelas, yaitu Chlorophyceae, Cyanophyceae, Crysophyceae, Euglenophyceae, Pyrrophyceae, dan Xanthophyceae. Rataan kelimpahan fitoplankton berkisar antara 156.940-14.823.338 sel/l. Nilai Indeks Keanekaragaman (H') berkisar antara 0,083-2,302. Berdasarkan nilai tersebut, maka perairan Situ Cilala tergolong perairan dengan keanekaragaman fitoplankton yang rendah. Indeks Keseragaman (E) berkisar antara 0,030-0,698. Nilai tersebut...
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