Judul: Keterkaitan sumberdaya ikan ekor kuning (Caesio cuning) dengan karakteristik habitat pada ekosistem terumbu karang di Kepulauan Seribu:
Abstrak: Ikan ekor kuning (Caesiocuning) merupakan jenis ikan konsumsi yang memiliki nilai ekonomis penting dan merupakan salah satu jenis ikan karang yang menjadi target penangkapan di periran Kepulauan Seribu. Habitat ikan ekor kuning adalah di perairan pantai karang, perairan karang dengan suhu perairan lebih dari 200C. Hidupnya berasosiasi dengan terumbu karang dan dapat ditemukan di perairan Kepulauan Seribu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kondisi sumberdaya ikan ekor kuning dan ekosistem terumbu karang serta mengkaji keterkaitan sumberdaya ikan ekor kuning dengan karakteristik habitat. Penelitian ini dilaksanakan di Kabupaten Kepulauan Seribu dari bulan April- Juni 2009. Lokasi pengamatan adalah di Pulau Pramuka (Timur Pramuka dan Utara Pramuka), Pulau Panggang(Barat Panggang dan Selatan Panggang),Pulau Belanda(Utara Belanda dan Selatan Belanda)dan Pulau Kayu Angin Bira(Timur Kayu Angin Bira dan Barat Kayu Angin Bira).Dasar penentuan titik stasiun pengamatan di setiap pulau berdasarkan pada lokasi tangkapan nelayan pada daerah terumbu karang.
Keyword: 

Judul: Analisis hasil tangkapan sumberdaya ikan ekor kuning (caesio cuning) yang didaratkan di PPI Pulau Pramuka, Kepulauan Seribu
Abstrak: Ikan ekor kuning merupakan salah satu sumberdaya ikan ekonomis penting yang terdapat di Perairan Kepulauan Seribu. Nilai ekonomis yang tinggi disertai permintaan yang terus meningkat, menjadikan ikan ini sebagai salah satu target utama penangkapan. Namun pada kenyataannya sumberdaya ikan ekor kuning mengalami tekanan penangkapan yang akan berdampak negatif terhadap populasi ikan tersebut. Penelitian ini dilakukan di Perairan Kepulauan Seribu selama periode bulan Maret sampai Mei 2009, dengan tujuan untuk mengkaji sebaran frekuensi panjang, menentukan parameter pertumbuhan, mengkaji pola pertumbuhan, menentukan nilai hasil tangkapan per satuan upaya, dan menduga musim penangkapan yang baik, guna memberikan suatu usulan model pengelolaan yang sesuai bagi sumberdaya ikan tersebut. Jenis data yang dikumpulkan untuk keperluan penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer terdiri dari pengambilan ikan contoh dan wawancara terhadap nelayan berdasarkan kuisioner, sedangkan data sekunder terdiri dari data hasil tangkapan dan upaya tangkap beberapa tahun terakhir, dokumen atau literatur yang mendukung penelitian. Dari 13 jumlah nelayan muroami, ikan contoh yang diambil berasal hanya dari satu nelayan saja yang mendarat di PPI Pulau Pramuka dengan dasar pertimbangan mengambil 10% dari total jumlah nelayan muroami yang ada. Nelayan yang terpilih diambil secara acak dengan menggunakan metode penarikan contoh acak sederhana (simple random sampling). Pengambilan contoh ikan dilakukan dengan metode penarikan contoh berlapis (stratified random sampling) adalah penarikan contoh yang dilakukan dengan cara populasi dibagi menjadi beberapa lapisan berdasarkan karakteristiknya. Ikan contoh dibedakan berdasarkan ukurannya yaitu kecil, sedang, dan besar. Total ikan contoh yang diambil sebanyak 150 ekor setiap bulan. Pengambilan contoh responden dilakukan dengan menggunakan metode purposive sampling atau pemilihan responden dengan sengaja berdasarkan kesediaan anggota populasi. Ikan ekor kuning yang diamati berjumlah 450 ekor dengan kisaran panjang antara 75‐294 mm yang terbagi dalam 22 kelas dengan interval kelas sebesar 10 mm. Kelompok ukuran ikan dipisahkan dengan metode Bhattacarya menggunakan bantuan software FISAT II. Selanjutnya koefisien pertumbuhan (K) dan panjang asimtotik (L∞) diduga dengan plot Ford Walford, dan umur teoritis pada saat panjang sama dengan nol (t0) menggunakan rumus Pauly. Berdasarkan metode Bhattacharya, didapat kurva normal yang menggambarkan jumlah kohort sebaran frekuensi panjang yang ada. Persamaan pertumbuhan ikan ekor kuning jantan adalah Lt = 303,00 (1‐e‐0,55(t+0,0793)), sedangkan persamaan pertumbuhan ikan ekor kuning betina adalah Lt = 303,98 (1‐e‐ 0,19(t+0,2389)) dan persamaan pertumbuhan ikan ekor kuning secara total adalah Lt = 303,28 (1‐e‐0,35(t+0,1268)). Nilai b didapat dari hubungan panjang berat ikan ekor kuning di Perairan Kepulauan Seribu sebesar 3,009. Pola pertumbuhan ikan ekor kuning isometrik (p<0,05) dengan persamaan pertumbuhan W=2x10‐5L3,009, sedangkan nilai b ikan ekor kuning betina sebesar 3,242 dengan persamaan pertumbuhan W=6x10‐ 6L3,242, pola pertumbuhan ikan ekor kuning betina allometrik positif (p<0,05) dan nilai b dari ikan ekor kuning jantan sebesar 2,579 dengan persamaan pertumbuhan iv iv W=17x10‐5L2,579, pola pertumbuhan ikan ekor kuning jantan allometrik negatif (p<0,05). Perkembangan hasil tangkapan ikan ekor kuning yang tertangkap dengan menggunakan alat tangkap muroami di Perairan Kepulauan Seribu pada tahun 2003‐2007 terjadi kenaikan. Hal ini diduga karena pengaruh musim setiap tahun berubah, selain itu karena bertambahnya jumlah kapal penangkapan dan alat tangkap mengakibatkan menurunnya nilai hasil produksi tangkapan per tahun. Total tangkapan ikan ekor kuning di Kepulauan Seribu periode
Keyword: 

Judul: Algorithm Construction of HLI Hash Function
Abstrak: Cryptography is a study of mathematical techniques related to aspects of information security regarding on confidentiality, data integrity, entity authentication, and data origin authentication. Data integrity is a service, which is associated with the conversion of data carried out by unauthorized parties. To maintain data integrity, one can use hash functions. An hash function is a computationally efficient function to map an arbitrary length bitstring to a fixed length bitstring called as hash value. The use of hash function in maintaining the information integrity and authentication is in digital signatures, virus protection, and software distribution. Illustration of the hash function in the integrity and authentication of information that is emailed as follow. The sender sends the information and hash value to the recipient. If the hash value of the information is equal to the hash value that is sent by the sender, then information has not been changed. Otherwise the information has been changed. An hash function has two properties, one way and collision resistance. An hash function is called one way if it is computationally infeasible to find any input such that when given any hash value . Meanwhile an hash function is called collision resistant if it is computationally infeasible to find any two inputs where such that . The purpose of this study is to construct a HLI hash function algorithm, to analyze the speed and security of the hash functions as a results of construction. Furthermore, it is to compare it with SWIFFT. Hash function is constructed based on the result of algebraic operations on modular polynomial ringwith . Modular polynomial ring noted as is a set of all polynomials of degree at most with coefficients in . can be represented as a set of integer vector of modulo in dimension . So, it is simple to implement in a computer. In vector operations, is lattice . Furthermore, alattice that is defined from certain polynomial ring is called ideal lattice. HLI hash function is consists of addition and multiplication algorithm in the ring. Addition algorithm consists of sumation operations of modulo and multiplication consists of multiplication operations of modulo . Generally, algorithm of HLI hash function consists of multiplication operations of modulo and addition operations of modulo . However, if the input is binary number then multiplication algorithm only consists of multiplication operation of modulo , so algorithm of HLI hash function consists of multiplication operations of modulo and addtion operations of modulo . An hash function is secured if it has two properties, i.e., one way and collision resistance. HLI hash function hash is one way, it is following the proof of Micciancio. It is has collision resistant because of polynomial is irreducible over and monic. Moreover, it is proved that for every unit vector , the vector is small vector. If the input of hash function is a binary number then HLI hash function only involves addition operations of modulo . So the time that used almost same with SWIFFT. The excellence of HLI hash function is the key size smaller than SWIFFT. This effect on
Keyword: hash function, modular polynomial ring, lattice