Judul: The influence of zooxanthellae enrichment from some host concerning translocation process and coral calsification
Abstrak: Karang merupakan biota laut yang mampu membentuk ekosistem. Ancaman degradasinya semakin meningkat tidak saja oleh pengaruh alami akan tetapi juga pengaruh antropogenik. Kejadian ini sangat ironis dengan keberadaannya yang sangat penting baik terhadap fungsinya sebagai kawasan penyangga kehidupan internal dan eksternal ekosistem bentukannya maupun fungsinya sebagai penyangga sistem pulau. Pengaruh alami yang menonjol terhadap penurunan kualitas terumbu karang dalam dekade terakhir adalah adanya pengaruh pemanasan. Efek pemanasan perairan terhadap karang adalah timbulnya pemutihan atau bleaching. Pemanasan perairan laut dalam kurun waktu lama dikhawatiran menyebabkan kerusakan terumbu karang secara permanen. Kekhawatiran ini perlu dijembatani dengan penelusuran terhadap proses bleaching dan pemulihannya. Dukungan sifat fluktuasi air laut serta potensi strategi pengaturan faali karang melalui proses bleaching diperkirakan dapat mengurangi kekhawatiran tersebut.
Keyword: Coral reefs

Judul: Analisis Ekologi - Ekonomi Efek Pemutihan Karang (Coral Bleaching) Terhadap Sumberdaya Ikan (Studi Kasus Taman Nasional Karimunjawa, Provinsi Jawa Tengah), Analisis Ekologi Ekonomi Efek Pemutihan Karang Terhadap Sumberdaya Ikan (Studi Kasus Taman Nasional Karimunjawa, Provinsi Jawa Tengah)
Abstrak: Pemutihan karang merusak sekitar 18% dari luas karang dunia (Hughes et al. 2007 dan diperkirakan akan terjadi setiap tahun pada tahun 2030 (Hoegh-Guldberg 1999). Pemutihan karang memberikan efek terhadap ekologi dan ekonomi, seperti penurunan populasi ikan (Cole et al. 2009), hilangnya spesies ikan (Pratchett et al. 2008), Ciquatera fish poisoning (Susan & Christoper 1992) dan penurunan produksi ikan dan pendapatan nelayan (Cesar 2000). Bagi Indonesia, sebagai negara yang bergantung pada kekayaan alam, peristiwa coral bleaching akan menjadi permasalahan serius. Tujuan dari penelitian ini adalah (1) mengidentifikasi adanya pemutihan karang di Taman Nasional Karimunjawa, (2) menganalisis kondisi ekologi dan ekonomi nelayan sebelum dan sesudah terjadinya coral bleaching dan (3) menyusun strategi pengelolaan berbasis mitigasi dan adaptasi. Penelitian dilaksanakan pada bulan Maret - Mei di Kepulauan Karimunjawa. Penilaian ekologi dilakukan dengan melihat status terumbu karang dan sumberdaya ikan sebelum peristiwa pemutihan karang (1997), saat pemutihan karang (1999) dan sesudah pemutihan karang (2002). Profil suhu dianalisis dengan software ODR Ver 3.2 dan komparasikan dengan data tutupan karang sehingga akan diketahui adanya anomali suhu perairan. Analisis kecenderungan sumberdaya ikan dilakukan terhadap 4 kelompok ikan yang berasosiasi dengan terumbu karang yaitu : (1) ekor kuning (Caesionodae), (2) kerapu (Serranidae), (3) kakap (Lutjanidae), dan (4) kakak tua (Scaridae). Pendugaan efek coral bleaching terhadap ekonomi, dilakukan perhitungan prakiraan keuntungan ekonomi dan pendapatan nelayan. Penyusunan strategi pengelolaan dilakukan untuk menghasilkan alternatif pengambilan keputusan yang terbaik melalui analisis multi criteria decision making (MCDM) dan analisis prospektif.
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