Judul: Kondisi Terumbu Karang di Perairan Distrik Seget, Kabupaten Sorong, Provinsi Papua Barat Daya
Abstrak: Terumbu karang merupakan ekosistem yang sangat penting dan banyak ditemukan di wilayah tropis seperti Indonesia, termasuk di Perairan Distrik Seget, Kabupaten Sorong, Papua Barat Daya. Belum pernah ada penelitian mengenai terumbu karang di perairan tersebut. Ekosistem terumbu karang mempunyai arti yang sangat penting bagi kehidupan manusia, baik dari segi ekonomi, ekologi maupun sebagai penunjang kegiatan rekreasi laut karena keindahannya. Ekosistem terumbu karang sangat rentan terhadap perubahan lingkungan yang terjadi seperti tingkat kejernihan air, salinitas, sedimentasi, dan suhu permukaan laut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kondisi terumbu karang yang ada di Perairan Distrik Seget, Kabupaten Sorong, Provinsi Papua Barat Daya. Metode yyang digunakan adalah Underwater Photo Transect dengan ukuran 58 cm x 44 cm. Berdasarkan pengamatan yang dilakukan di lokasi penelitian, diketahui bahwa kondisi tutupan karang keras pada lokasi penelitian masuk ke dalam kategori buruk hingga baik dengan nilai tutupan kategori berkisar antara 5,25%–61,81%. Genus Porites (235 koloni) merupakan genus karang keras yang paling umum, sedangkan Genus Pocillopora (satu koloni) memiliki sebaran yang paling rendah
Keyword: category, coral reefs, cover, seget district, underwater photo transek

Judul: Studi Kondisi Terumbu Karang di Perairan Bagian Utara dan Selatan Kepulauan Seribu, DKI Jakarta
Abstrak: Ekosistem Terumbu Karang merupakan ekosistem dinamis yang tidak tahan terhadap gangguan antropogenik. Ekosistem ini terus menerus berubah seiring dengan adanya adaptasi terhadap stress. Aktivitas manusia dan kondisi alam merupakan faktor yang mempengaruhi perubahan kondisi terumbu karang dalam suatu wilayah. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui kondisi terkini terumbu karang di daerah perairan wilayah Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu bagian Utara dan bagian Selatan, DKI Jakarta. Penelitian ini dilaksanakan pada tanggal 29-31 Mei 2014 dengan menggunakan metode Line Intercept Transect (LIT) sepanjang 50 m dengan satu kali ulangan. Hasil penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa tutupan karang keras pada site Kepulauan Seribu bagian utara memiliki presentase tertinggi sebanyak 63.86% (kategori baik) yang terdapat pada site Karang Congkak Alami, dan nilai presentase terendah sebanyak 35.49% (kategori rendah) terdapat pada site Belanda. Sedangkan tutupan karang keras pada site Kepulauan Seribu bagian selatan memiliki nilai presentase tertinggi sebanyak 75% (kategori sangat baik) yang terdapat pada site Utara Tengah, dan presentase terendah dengan kategori buruk terdapat pada site Pulau Tidung Besar (7.46%) dan Pulau Tidung Kecil (9,4%).
Keyword: Ecosystem, Coral reefs, Coral coverage of the Seribu Island, Dynamic ecosystem, Marine science technology, Tutupan karang keras, Antropogenik, Hard coral

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