Judul: Kepadatan Dan Penyebaran Kepiting Berukuran Kecil Di Ekosistem Hutan Mangrove, Muara Sungai Bengawan Solo Kecamatan Ujung Pangkah, Gresik-Jawa Timur
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kepadatan dan pola penyebaran krustase (kepiting) di ekosistem mangrove kecamatan Ujung Pangkah, Gresik-Jawa Timur. Diharapkan dengan penelitian ini bisa bermanfaat sebagai informasi tentang biota kepiting di habitat mangrove dan untuk pertimbangan ekologis dalaln upaya pengelolaan dan pengembangan wilayah pesisir Ujung Pangkah. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli-Desember 2001 di Ekosistem Mangrove Bagian Utara dan Selatan Muara Sungai Bengawan Solo, Gresik. Pengambilan contoh kepiting dan parameter fisika-kimia dilakukan dengan menentukan stasinn pengamatan yang berjumlah 7 stasiun di dua lokasi dalam waktu 2 bulan sekali secara bergantian selama 3 kali. Sampel biota diambil sebanyak tiga kali disetiap stasiun dengan ukuran 1x1 m2 dalam transek ukuran 5 x 5 rn2. Parameter lingkungan yang diambil meliputi suhu, salinitas, oksigen terlamt (DO), pH, N-total dan C-Organik serta tipe4ip.e substrat. Analisa data yang dilakukan terhadap sampel adalah keragaman (H), keseragaman (E), dominansi (C) dan Pola Penyebaran (Indeks Dispersi), indeks pengelompokan habitat Bray-Curtis dan Indeks Canberra. Analisa biplot digunakan untuk mengetahui hubungan antara kepadatan krustase dengan faktor fisika-kimia habitat mangrove.
Keyword: 

Judul: Pola penyebaran dan komposisi jenis mollusca dan crustecea di hutan Mangrove Kecamatan Muara Gembong - Bekasi
Abstrak: Karya Ilmiah ini merupakan hasil penelitian yang lakukan pada tanggal 12 April sampai dengan 12 Juni 1984. Tujuan penelitian untuk mengetahui pola penyebaran dan komposisi jenis macrofauna (mollusca dan crustacea) di hutan mangrove pantai timur Teluk Jakarta (Kecamatan Muara Gembong) serta hubungannya dengan faktor lingkungan. Kecamatan Muara Gembong terletak pada koordinat sekitar 106°57'30" 107°02'00" BT dan 05°54'00"06°03'00" LS. Daerah ini merupakan dataran rendah yang berada pada ketinggian 0-7 meter di atas permukaan air laut. Keadaan pantai berbentuk landai dan terdiri dari tanah berlempung (liat) berlanau dan lempung berpasir halus. Sepanjang garis pantai merupakan kawasan hutan mangrove (sebagian besar berupa semaian muda), juga banyak didapatkan muara. Tegakan hutan mangrove terdiri dari Avicennia spp., Sonneratia spp., dan Rhizophora spp., serta jenis-jenis lainnya. Pengambilan contoh menggunakan metoda "transek dan kuadrat", bingkai yang digunakan berukuran 0,5 x 0,5 m². Faktor lingkungan yang diamati adalah: suhu (udara dan air C tanah), salinitas (air tanah dan tanah), pH (air tanah dan dan tanah) serta tekstur tanah (persentase liat, debu dan pasir). Sedangkan faktor biotik yang diamati adalah jenis pohon mangrove dan fauna lainnya.
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