Judul: Struktur Komunitas Dinoflagellata dan Kondisi Eutrofikasi di Perairan Teluk Jakarta
Abstrak: Teluk Jakarta merupakan kawasan perairan yang mendapat masukan bahan organik dari kegiatan domestik yang terbawa ke Teluk Jakarta melalui beberapa sungai. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis struktur komunitas dinoflagellata, yaitu dalam hal jumlah jenis dan kelimpahan dinoflagellata serta dikaitkan dengan status trofik di perairan Teluk Jakarta. Pengambilan sampel dinoflagellata dilakukan pada bulan Juli-Oktober 2017 di 15 stasiun yang tersebar dari muara sungai hingga laut lepas. Sebaran dinoflagellata dianalisis menggunakan software ArcGIS 10.7. Analisis data yang digunakan yaitu, jarak euclidean, uji satu arah, analisis Komponen Utama (Principle Component Analysis, PCA), Trophical Index for Marine System (TRIX), dan korelasi pearson. Hasil penelitian di perairan Teluk Jakarta ditemukan 14 spesies kelompok dinoflagellata (harmful species) dengan jenis yang mendominasi yaitu Ceratium sp, Noctiluca sp. dan Peridinium sp. Dalam skala eutrofikasi, Perairan Teluk Jakarta termasuk kedalam tiga kategori yaitu mesotrofik, eutrofik, dan hyper-eutrofik. Korelasi nilai indeks TRIX tidak memiliki keterkaitan kuat dengan kelimpahan dinoflagellata. Akan tetapi keberadaan dinoflagellata dapat membahayakan perairan tersebut.
Keyword: dinoflagellata, status trofik, Teluk Jakarta

Judul: Struktur Komunitas Fitoplankton Di Perairan Teluk Jakarta
Abstrak: Teluk Jakarta merupakan perairan yang sangat subur sebagai akibat dari pasokan nutrien yang sangat melimpah dari limbah domestik dan industri. Teluk Jakarta dimanfaatkan oleh manusia untuk berbagai kegiatan, antara lain sebagai pintu gerbang hubungan lalu lintas nasional dan internasional, sebagai sumber perikanan bagi penduduk ibu kota, sebagai obyek pariwisata dan rekreasi dan juga sebagai perairan penampung bahanbahan buangan yang dimuntahkan ke dalam teluk oleh berbagai aliran sungai dari daratan. Adanya berbagai macam tekanan terhadap lingkungan laut, menyebabkan kondisi perairan Teluk Jakarta mengalami kemunduran sepanjang tahun. Salah satu cara untuk mengetahui kondisi perairan Teluk Jakarta adalah dengan mempelajari struktur komunitas fitoplankton yang terdapat di perairan. Kegiatan penelitian meliputi dua tahap. Tahap pertama, yaitu pengambilan data fisika dan air contoh dilakukan pada tanggal 23 Januari 2001. Sementara pengamatan dilaboratorium dilakukan dari tanggal 25 Januari hingga 28 Februari 2001. Lokasi penelitian terdiri dari 5 stasiun, yaitu Stasiun 1, stasiun 2, stasiun 3 (di perairan pantai) serta stasiun 4 dan 5 ( jauh dari pantai). Pengamatan yang dilakukan meliputi dua parameter, yaitu parameter biologi dan fisika. Pengumpulan data meliputi data primer dan data sekunder. Data primer di peroleh melalui pengukuran dan pengamatan langsung dilapangan, meliputi kedalaman, suhu, salinitas, posisi dan pengambilan air contoh fitoplankton. Sementara data sekunder yang digunakan adalah data kelimpahan fitoplankton dan parameter fisika hasil pengamatan BPPL pada musim barat Januari 1999 dan 2000. Analisa data struktur komunitas fitoplankton meliputi kelimpahan, keragaman, kewajaran dan dominansi. Sementara untuk analisa suksesi fitoplakton digunakan Grafik Suksesi Frontier (Frontier, 1985).
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