Judul: Pengaruh tingkat iluminasi cahaya terhadap adaptasi retina juvenil kerapu tikus (Cromileptes altivelis)
Abstrak: Perairan Indonesia memiliki beranekaragam spesies kerapu. Menurut Ditjen Perikanan (1987 dan 1995), daerah penyebaran ikan kerapu (Epinephelus spp.) di Indonesia meliputi seluruh perairan Sumatera, Jawa, Nusa Tenggara, Kalimantan, Sulawesi, Maluku dan Irian Jaya kecuali laut dalam disekitar Banda. Ikan Kerapu tikus atau kerapu bebek (Cromileptes altivelis) mempunyai nilai ekonomis tinggi di pasar Asia seperti Hongkong, China, Taiwan, Jepang, dan Singapura. Juvenil ikan kerapu tikus berharga cukup mahal untuk ikan hias akuarium, sedangkan ikan dewasanya merupakan salah satu ikan yang berharga tinggi di pasar ikan dunia. Umumnya ikan ini ditangkap dengan menggunakan pancing, tombak dan perangkap (trap). Pengamatan terhadap tingkah laku ikan akan memudahkan kita dalam pengembangan penangkapan ikan. Pengembangan dalam usaha penangkapan dan budidaya ikan diutamakan kepada ikan-ikan yang memiliki nilai ekonomis tinggi, akan tetapi budidaya ikan berekonomis tinggi belum dilakukan secara besar-besaran, saat ini masih dalam tahap penelitian. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah: (1) Menganalisis tingkat adaptasi retina mata juvenil kerapu tikus (Cromileptes altivelis) terhadap iluminasi cahaya; (2) Mengetahui dan membandingkan pengaruh iluminasi cahaya terhadap tingkah laku makan juvenil kerapu tikus (Cromileptes altivelis). Penelitian dilaksanakan pada bulan Agustus 2000 di laboratorium Multi Spesies Hatchery (MSH) ruang Extension dan laboratorium Parasit pada Loka Penelitian Perikanan Pantai Gondol, Kecamatan Gerokgak, Singaraja, Bali. Pengumpulan data menggunakan metode eksperimental dengan menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL). Analisis data menggunakan metode...
Keyword: 

Judul: Pengaruh Warna Cahaya yang Berbeda Terhadap Tingkah Laku Berkumpulnya Juvenil Ikan Kerapu Tikus (Cromileptes altivelis)
Abstrak: Umumnya ikan kerapu ditangkap dengan menggunakan pancing, tombak dan perangkap. Alat tangkap tersebut masing-masing mempunyai kelebihan, kekurangan dan tingkat efisiensi yang berbeda. Apabila tingkah laku ikan disekitar alat tangkap serta dalam hubungannya dengan berbagai faktor dapat diketahui, maka akan dapat diketahui cara-cara untuk meningkatkan efisiensi dan kegunaan alat tangkap tersebut. Lebih jauh dari itu, mungkin akan timbul ide untuk menciptakan alat tangkap baru yang lebih sesuai dan bersifat ramah lingkungan. Tingkah laku ikan disekitar daerah iluminasi cahaya dipengaruhi oleh faktor lingkungan seperti suhu, kecerahan, arus, gelombang dan keberadaan makanan atau predator. Hal ini juga berubah berdasarkan kondisi biologis ikan seperti umur, kematangan gonad dan kandungan makanan dalam perut ikan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis: (1) pola sebaran cahaya dengan warna yang berbeda, (2) tingkah laku pengumpulan juvenil ikan kerapu tikus (Cromileptes altivelis) disekitar daerah iluminasi cahaya, dan (3) untuk menjelaskan hubungan antara tingkah laku pengumpulan juvenil ikan kerapu tikus dengan pola sebaran cahaya. Penelitian ini dilakukan selama Bulan Juni dan Juli 2002 dengan metode eksperimental di Laboratorium Tingkah Laku Ikan, Fakultas Perikanan dan ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Penelitian pendahuluan mengenai pola sebaran cahaya dilakukan pada bulan September 2001 di Stasiun Lapang Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor, Palabuhanratu, Kabupaten Sukabumi, Jawa Barat. Data yang diperoleh yaitu data primer berupa data pola sebaran cahaya di bawah permukaan air dan data reaksi ikan kerapu tikus terhadap pola sebaran cahaya yang diberikan. Data hasil penelitian berupa pola sebaran cahaya dianalisis secara deskriptif, sedangkan data reaksi ikan terhadap rangsangan cahaya berupa jumlah ikan yang berkumpul, jarak kumpulan ikan tersebut dari sumber cahaya, dan nilai iluminasi cahaya di daerah kumpulan ikan diananlisis secara statistik menggunakan rancangan dasar RAL satu arah. ...
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