Judul: Makanan dan Reproduksi Ikan Tilan (Mastacembelus erythrotaenia Bleeker 1850) di Sungai Musi
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji kebiasaan makanan dan reproduksi ikan tilan (Mastacembelus erythrotaenia) dalam satu rangkaian sungai dan waktu. Sampling dan observasi lapangan dilakukan sebanyak tujuh kali yaitu tiga kali yang mewakili musim penghujan, tiga kali pada musim peralihan dan satu kali yang mewakili musim kemarau yang dimulai pada bulan Desember (2007), Januari, Februari, Maret, April, Mei dan bulan Juli (2008). Stasiun penelitian ditetapkan sebanyak lima stasiun yaitu Pulau Banjar, Sungai Borang, Pulau Burung, Pulau Gundul dan Sungai Upang. Metoda penelitian meliputi analisis makanan dan analisis reproduksi ikan contoh yang dilakukan di laboratorium Bio Makro I. Analisis makanan meliputi pengelompokan jenis makanan dan analisis reproduksi meliputi tingkat kematangan gonad (TKG) dan indeks kematangan gonad (IKG). Analisis data dilakukan terhadap hasil dari analisis laboratorium yaitu untuk mengetahui jenisjenis dan jumlah makanan yang dimakan oleh ikan dilakukan dengan indeks bagian terbesar (IP) yang merupakan gabungan antara metoda frekuensi kejadian dengan metoda volumetrik. Nisbah kelamin ditentukan dengan membandingkan antara jumlah ikan jantan dengan jumlah ikan betina kemudian untuk mengetahui keseragaman nisbah kelamin dilakukan dengan uji Khi-Kuadrat.
Keyword: 

Judul: Kebiasaan Makanan Ikan Tilan (Mastacembellls erytltrotaenia, Bleeker 1850) di sungai Musi Sumatera Selatan.
Abstrak: Ikan tilan merupakan ikan ekonomis penting, baik sebagai ikan hias maupun sebagai ikan konsumsi. Keberadaan populasi ikan tilan di Sungai Musi sudah jarang/relatif sedikit dibandingkan pada tahun 1970an. Penelitian ini bertujuan mengkaji kebiasaan makanan ikan tilan (Mastacembelus erythrotaenia) di Sungai Musi. Pengambilan contoh ikan dilakukan pada bulan Desember 2007- Juli 2008 dengan menggunakan alat pancing, sondong, jaring kantong, dan belat. Analisis data yang dihitung terdiri atas hubungan panjang-bobot, faktor kondisi, indeks bagian terbesar, indeks similaritas, dan luas relung makanan. Ikan tilan yang tertangkap selama waktu penelitian sebanyak 992 ekor yang terdiri atas 504 ekor ikan jantan dan 488 ekor ikan betina. Berdasarkan analisis hubungan panjang-bobot, pola pertumbuhan ikan tilan bersifat isometrik, dengan nilai b=3,00 (pada ikan betina) dan b=3,08 (pada ikan jantan). Faktor kondisi rata-rata tertinggi pada ikan betina terdapat pada bulan Februari (0,40), sedangkan pada ikan jantan terdapat pada bulan Desember (0,38). Faktor kondisi rata-rata terendah baik pada ikan betina maupun pada ikan jantan terdapat pada bulan Juli yaitu sebesar 0,30. Berdasarkan analisis isi lambung, makanan utama ikan tilan adalah kepiting (Sesarma eydouxi) dengan nilai IP sebesar 91,93. Oleh karena itu, ikan ini tergolong sebagai ikan karnivora. Pada setiap bulan dan stasiun penelitian, makanan utama ikan tilan selalu sama yaitu kepiting (Sesarma eydouxi) yang dikonsumsi dalam proporsi yang sangat besar. Kesamaan jenis makanan ikan tilan antar bulan dan antar stasiun besar. Luas relung ikan tilan di setiap bulan sempit yaitu berkisar pada 1,04-1,75 dengan nilai standarisasi berkisar pada 0,01-0,19 dan tergolong ikan yang se1ektif. Informasi tentang kebiasaan makanan ikan tilan dapat dijadikan sebagai dasar dalam pengelolaan, pengembangan budidaya dan usaha konservasi ikan tersebut.
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