Judul: Karakteristik komunitas makrozoobenthos dan kaitannya dengan lingkungan perairan di Teluk Jakarta
Abstrak: Teluk Jakarta mempakan muara sungai yang membawa masukan bahan pencemar dari daratan. Akibatnya tejadi penurunan karakteristik perairan Teluk Jakarta. P e n m kualitas kolom perairan diduga juga menurunkan kualitas lingkungan sedimen, sehingga organisme benthik pun akan menyesuaikan diri dengan kondisi lingkungannya. Penelitian bertujuan untuk (1) Mendeskripsikan komunitas makrozoobenthos yang ditemukan di lokasi penelitian, (2) Mengidentifikasi kualitas lingkungan perairan di Teluk Jakarta, (3) Mengkaji keterkaitan antara zonasi status trofik yang ditemukan oleh Damar (2003) terbhp makrozoobenthos dan (4) Mengkaji hubungan antara makrozoobenthos dengan lingkungan perairan.
Keyword: 

Judul: Karakteristik struktur komunitas makrozoobentos sebagai indikator biologis kualitas perairan di peraiaran Teluk Jakarta
Abstrak: Telah nampak kerusakan di darat dan di laut disebabkan karena perbuatan tangan manusia, Allah menjadikan mereka merasakan sebagian akibat perbuatannya supaya mereka kembali ke jalan yang benar (30: 41). Semakin pesatnya pertumbuhan industri di wilayah Jakarta menyebabkan timbulnya berbagai masalah yang kompleks pada lingkungan. Akibat nyata dari kegiatan industri adalah terjadinya pencemaran, apabila tidak ditangani dengan bijak akan merusak keseimbangan lingkungan yang akhirnya akan menggangu kelangsungan kehidupan makhluk hidup di habitatnya. Beranjak dari kondisi tersebut, diperlukan pengambilan kebijakan yang sesuai dalam perencanaan pembangunan selanjutnya. Tujuan penelitian adalah mengetahui kualitas perairan di sekitar Teluk Jakarta dengan menganalisis keberadaan komunitas makrozoobentos. Penelitian ini dilaksanakan pada akhir bulan Oktober 1996-awal Januari 1997 di Teluk Jakarta. Analisis yang digunakan dalam penelitian menggunakan tiga bentuk analisis yaitu analisis metode ABC, analisis ekologis (keanekaragaman, keseragaman dan dominasi), dan Correspondence Analysis (CA). Parameter fisika kimia yang diukur adalah suhu, kekeruhan, padatan tersuspensi total, salinitas, derajat keasaman, oksigen terlarut (DO), kebutuhan oksigen biologi (BOD), kebutuhan oksigen kimia (COD), unsur hara (fosfat dan nitrat) dan logam berat. Kondisi parameter fisika kimia secara umum telah melewati nilai batas dari baku mutu lingkungan yang telah ditentukan oleh pemerintah (Kepmen KLH no.2 1988). Dari hasil pengamatan ditemukan 30 jenis makrozoobentos dari 4 filum (Molusca, Anelida, Echinodermata dan Crustacea) yang terdiri dari 6 kelas (pelecy- poda, gastropoda, scaphopoda, polychaeta, ophiuroidea dan cumacea), prosentase yang tinggi dimiliki oleh filum Molusca (pelecypoda dan gastropoda) sebesar 76,67%. Sedangkan Annelida sebesar 16,67%, Echinodermata 3,33% dan Crustacea 3,33%. Hasil analisis dengan menggunakan Metode ABC menunjukkan bahwa di wilayah perairan Teluk Jakarta dalam kategori yang masih normal, tetapi di stasiun 4 dan 6 (wilayah Barat) mengalami gangguan dalam kategori cukup terganggu, sedangkan di stasiun 2 (muara Kamal), 1 (muara Angke) dan 7 (muara Marina) mengalami tekanan ekologis dalam kategori sangat terganggu. Ditinjau dari indeks keanekaragamannya, secara umum di wilayah Teluk Jakarta termasuk tercemar moderat kecuali di stasiun 13 (muara Gembong) masih dalam kondisi yang normal. Komunitas makrozoobentos yang mencirikan wilayah Teluk Jakarta terdiri dari 2 kelas (pelecypoda dan gastrooda) dengan 7 jenis makrozoobentos (Melania, Phapia, Tellina, Petricola, Sunneta, Strigilla dan Turitella). Dan jenis yang mem- punyai nilai kepadatan tertinggi adalah Strigilla. Kondisi fisika kimia yang berpre- ferensi kuat dengan 7 jenis makrozoobentos tersebut diatas adalah suhu pada se- lang 29,26-31,01 °C, total padatan tersuspensi pada selang 112-192 mg/l, derajat keasaman pada selang 6,767,91, salinitas pada selang 26,67-33,35%, DO pada selang 4,086,45 mg/l, BOD, pada selang 3,824,87 mg/l, COD pada se- lang 241369 mg/l, Hg pada selang 0,1190,177 mg/l, Pb pada selang 0,29 0,582 mg/l, dan Cr pada selang 0,147-1,98 mg/l. Berdasarkan dari hasil analisa data yang ada, karakteristik makrozoobentos di wilayah perairan Teluk Jakarta menunjukkan kondisi yang masuk dalam kategori : telah tercemar moderat.
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