Judul: Kondisi mangrove dan kaitannya dengan produksi perikanan di pesisir kecamatan Indramayu, Kabupaten Indramayu
Abstrak: Hutan mangrove merupakan sebuah ekosistem yang dinamis dan hidup sepanjang daerah pesisir baik di kawasan tropis maupun subtropis, serta merupakan ekosistem peralihan darat dan laut. Ekosistem ini mampu manjaga dan menstabilkan garis pantai serta tepian sungai, pelindung terhadap hempasan gelombang dan arus, mencegah abrasi pantai, mempercepat pembentukan lahan baru, penyedia nutrien bagi berbagai jenis organisme air, serta sebagai penyerap bahan pencemar. Kabupaten Indramayu termasuk salah satu wilayah yang memiliki tingkat kerusakan hutan mangrove terparah di Jawa Barat, tercatat dari 17.782 ha hutan 50% diantaranya tergolong rusak berat. Sekitar 8.233 ha lahan yang tercakup dalam 8 kecamatan dikategorikan kritis. Penyebaran mangrove yang terdapat di Wilayah Kabupaten Indramayu terutama pada keempat desa di lokasi penelitian tidak merata, di beberapa tempat terdapat vegetasi mangrove rapat, vegetasi mangrove jarang dan tanpa vegetasi mangrove. Hal ini disebabkan oleh adanya pembukaan lahan untuk tambak yang dilakukan sampai ke pinggir pantai dengan menebang pohon-pohon mangrove di sempadan pantai dan sungai. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberi gambaran mengenai kondisi ekosistem mangrove di wilayah kecamatan Indramayu, melihat peranan hutan mangrove dalam perkembangan produksi perikanan tambak di Indramayu, dan memberi masukan bagi Pemda Tk. II Kabupaten Indramayu dalam pembangunan wilayah pesisir guna meningkatkan produktivitas perikanan (khususnya tambak). Penelitian ini dilaksanakan pada empat desa di Pesisir Pantai Utara Kecamatan Indramayu, Kabupaten Indramayu, pada bulan Februari sampai Agustus 2001. Desa-desa tersebut yaitu Desa Karangsong, Desa Brondong, Desa Pabean Udik dan Desa Singajaya. Penelitian ini bersifat komparatif. Data yang diperoleh berupa data primer yang meliputi data jenis-jenis vegetasi mangrove, kondisi dan luasan serta kepadatan mangrove, hasil perhitungan indeks nilai penting mangrove, hasil wawancara dengan petani tambak dan penduduk di lokasi penelitian. Data sekunder berupa kumpulan informasi dan data-data yang berasal dari instansi-instansi yang terkait, serta studi literatur. Data yang diperoleh di analisis secara deskriptif dalam bentuk tabel dan grafik. Dari hasil pengamatan diketahui terdapat 12 jenis mangrove sejati, 1 jenis mangrove ikutan dan 15 jenis vegetasi non mangrove (vegetasi pantai). Jenis yang paling dominan ditemukan adalah Api-api (Avicennia marina) dan bakau (Rhizophora mucronata). Tumbuhan ini menyebar sebagian besar di sepanjang pantai, sebagian saluran air (kanal), sebagian lagi agak jauh ke daratan lebih kurang 1,5 km dari pantai dan pada beberapa tambak di lokasi penelitian....
Keyword: 

Judul: Pemanfaatan dan Stakeholders Hutan Mangrove Di Kabupaten Indramayu Provinsi Jawa Barat
Abstrak: Meningkatnya budidaya perikanan tidak diiringi dengan kelestarian hutan mangrove yang merupakan ekosistem khas di sepanjang pantai Kabupaten Indramayu. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung luas hutan mangrove berdasarkan luas hutan dan RTRWK di Kabupaten Indramayu, mengidentifikasi pemanfaatan kawasan hutan mangrove di Kabupaten Indramayu, menganalisis kepentingan dan pengaruh stakeholders yang terlibat dalam pengelolaan dan pemanfaatan hutan mangrove di Kabupaten Indramayu, Mengidentifikasi persepsi serta sikap masyarakat dan stakeholders terhadap hutan mangrove di Kabupaten Indramayu. Metode yang digunakan adalah survei dan observasi yang dibagi menjadi data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dari wawancara dengan wawancara semi terstruktur. Data dianalisis menggunakan metode analisis pemangku kepentingan. Adapun data primer lainnya adalah data citra Landsat 8 OLI perekaman bulan Juni 2017. Data sekunder diperoleh dari SKPD berupa beberapa jenis peta, dokumen peraturan, dan tupoksi. Analisis spasial digunakan untuk membandingkan antara penutupan lahan eksisting dengan peta kawasan hutan dan RTRW Kabupaten Indramayu. Hasil penelitian meunjukkan luas total hutan mangrove di Kabupaten Indramayu hanya tersisa 2.228,79 Ha dimana 1.221,77 Ha berada di dalam kawasan hutan dan 1007,21 Ha berada di luar kawasan hutan. Dalam kurun waktu 10 tahun luas tutupan vegetasi mangrove berkurang sebesar 10.242,21 ha atau 82%. Jenis lahan paling luas di kecamatan pesisir Kabupaten Indramayu adalah 15.597,55 Ha luas tambak dan 43.884,77 Ha sawah. Stakeholders pada Kuadran II (Key Player) merupakan stakeholders yang mempunyai kepentingan dan pengaruh tinggi terhadap pengelolaan hutan mangrove di Kabupaten Indramayu. Stakeholders pada Kuadran II (Key Player) antara lain Dinas Kehutanan dan Perkebunan Kabupaten Indramayu, Perhutani, Pokja Pengelolaan Hutan Mangrove, Pemerintah Desa Karangsong, Kelompok Pantai Lestari, Dinas Perikanan dan Kelautan Kabupaten Indramayu, PT. Pertamina RU VI Balongan, dan BPDASHL Cimanuk-Citanduy. Sebagian besar masyarakat memiliki pengetahuan dan sikap untuk mengelola hutan mangrove. Hal ini diketahui bahwa masyarakat memiliki pengetahuan tentang fungsi keberadaan hutan mangrove dan akibat rusaknya hutan mangrove. Akan tetapi pengetahuan tersebut belum dilakukan karena pemanfaatan sumberdaya hutan mangrove berupa pemanfaatan untuk lahan tambak masih tinggi.
Keyword: Indramayu, mangrove, pemanfaatan, stakeholders

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