Judul: Karakteristik Kualitas Air di Muara Sungai Cimandiri, Pelabuhan Ratu, Sukabumi, Jawa Barat
Abstrak: Perairan muara Sungai Cimandiri merupakan habitat bagi berbagai jenis ikan dan udang, baik sebagai penghuni tetap (residen) maupun sebagai penghuni musiman (occasional). Sebagai perairan estuari,. perairan ini merupakan tempat air laut dan air tawar bertemu, kemudian bercampur yang merupakan hasil interaksi antara gaya hidrolik air sungai dengan pasang surut dari air laut Berhubung beban masukan yang diangkut oleh Sungai Cimandiri cenderung meningkat, maka karakteristik dan perairan ini telah berubah, terutama berkenaan dengan stratifikasi salinitas, kualitas air dan kesuburan perairan. Perubahan karakteristik tersebut dapat bermanfaat atau mengganggu kehidupan biota akuatik yang tumbuh dan berkembang di perairan muara Sungai Cimandiri. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui karakteristik perairan muara Sungai Cimandiri yang meliputi distribusi spasial dan temporal parameter kualitas air tertentu bagi kelayakan kualitas air dan kesuburan perairan.
Keyword: 

Judul: Studi Penyebaran Makrozoobenthos Berdasarkan Karakteristik Substrataya Di Muara Cimandiri, Pelabuhan Ratu, Sukabumi
Abstrak: Hewan yang lebih besar yang hidup di dasar perairan disebut dengan makrofauna dan bisa dipisahkan dari substrat dengan mengayak sedimen melalui saringan yang tidak dapat dilewati oleh hewan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penyebaran dari struktur komunitas makrozoobenthos di Muara Cimandiri melalui pendekatan dari kepadatan, komposisi jenis, kekayaan jenis dan tipe substrat makrozoobenthos. Penelitian ini dilaksanakan di Muara Cimandiri, Pelabuhan Ratu, Sukabumi pada Bulan Agustus dan Bulan Desember 2002. Pengambilan contoh dilakukan satu kali dalam sebulan selama Bulan Agustus dan Bulan Desember 2002. Kepadatan dapat bernilai lebih rendah meskipun jumlah taksanya lebih banyak tetapi jumlah individunya sedikit yaitu pada zona laut dan sebaliknya juga kepadatan dapat bernilai lebih tinggi meskipun jumlah taksanya lebih sedikit tetapi jumlah individunya lebih banyak yaitu pada zona sungai. Komposisi jenis makrozoobenthos yang terdapat di muara Cimandiri terdiri dari tiga kelas yaitu Gastropoda, Bivalva dan Polychaeta. Bulan Agustus pada zona sungai, muara dan laut ditemukan satu, enam dan sebelas taksa sedangkan Desember pada zona sungai, muara dan laut ditemukan satu, sepuluh dan tiga taksa. Salinitas di zona I termasuk kategori stratifikasi sedang dominan air tawar sedangkan zona II dan III kategori stratifikasi sedang dominan air laut. Pada setiap zona terdapat degradasi DO mulai dari lapisan atas. tengah dan bawah perairan. Sebaran vertikal suhu yang relatif homogen dikarenakan lapisan suhu masih berada pada lapisan permukaan perairan (surface layer). Kecepatan arus pada bulan Agustus memiliki nilai yang lebih rendah daripada bulan Desember. Nilai kecerahan pada bulan Agustus lebih tinggi daripada bulan Desember. Kisaran nilai pH di perairan Muara Cimandiri tersebut termasuk dalam kategori yang diperbolehkan yaitu berdasarkan Keputusan Menteri Negara Lingkungan Ilidup no. 51 tahun 2004 tentang baku mutu air laut untuk biota laut, perairan dengan kisaran pll antara 7 sampai 8,5 termasuk perairan yang memenuhi syarat bagi kehidupan biota laut.
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