Judul: KEMAMPUAN BERADAPTASI EKOSISTEM TERUMBU KARANG DI PERAIRAN WAKATOBI SELAMA KEJADIAN INDIAN OCEAN DIPOLE.
Abstrak: Penelitian ini menentukan kemampuan beradaptasi terumbu karang yang keberadaan dan fungsinya terancam pada kejadian Indian Ocean Dipole (IOD). Tujuannya adalah untuk menentukan kemampuan adaptasi ekosistem terumbu karang di Wakatobi. Kemampuan adaptif dihitung dari tutupan karang keras, distribusi ukuran karang, kekayaan karang, biomassa ikan, keanekaragaman herbivora, dan makanan herbivora yang relatif terhadap produksi alga. Selama IOD beberapa karang tidak tahan dengan anomali dan menjadi putih. Nilai prevalensi pemutihan berkisar antara 8,09% - 29,94% (rata-rata 16,11 ± 3,67%, sedangkan nilai kemampuan adaptasi di Perairan Wakatobi adalah 0,24-0,61 (rata-rata 0,44 ± 0,10). Data menunjukkan bahwa Binongko lebih adaptif daripada Tomia, namun kedua pulau ini dapat bertahan atau tidak, tidak akan ditentukan oleh data ini. Dengan mengetahui pulau mana yang memiliki kapasitas adaptasi paling sedikit (Tomia) dan pulau mana yang memiliki insiden pemutihan karang paling banyak (Wangi-wangi), kita bisa melakukan pemantauan terumbu karang yang lebih baik selama IOD dan kemudian setelah tidak lagi IOD dengan memusatkan perhatian pada pulau dan lokasi yang ditandai. Sebagai kesimpulan, pulau yang paling adaptif adalah Binongko dan yang paling sulit beradaptasi adalah Tomia, dan manajemen yang lebih baik akan dibutuhkan di Tomia dan Wangi-wangi, tidak hanya terkait dengan ekologi tapi juga berhubungan dengan aktivitas manusia
Keyword: Indian Ocean Dipole (IOD), kemampuan adaptasi, pemutihan karang, Wakatobi.

Judul: Teknologi Pemantauan Perairan Waktu Berseri Untuk Pemanfaatan Sumber Daya Perikanan Karang
Abstrak: Perairan pesisir yang memiliki ekosistem terumbu karang yang baik dapat menyumbang panen ikan maksimum 44 ton setiap kilometer persegi dalam satu tahun (Sale 2002). Namun demikian, menurut Russ (1991) jumlah tangkapan ikan yang berkelanjutan adalah sebanyak 10-20 ton km-2 th-1. Agar penangkapan ikan demersal bisa berkelanjutan, perlu dikelola antara aktivitas eksploitasi dan konservasi. Aktivitas eksploitasi sumber daya di kawasan pesisir antara lain: penangkapan ikan, budidaya perikanan laut, pelabuhan umum, pelabuhan perikanan, wisata bahari, penambangan pasir laut, galangan kapal, transportasi, pipa minyak/gas, kabel serat kaca (fibre optic), dan infrastruktur properti. Pada sisi konservasi, hal yang jadi pertimbangan antara lain area pengasuhan (nursery ground) bagi biota perairan, keunikan kawasan/biota, kekhususan wilayah pada tahapan hidup (contoh: kura-kura), kawasan yang rentan dan lambat pulih (terumbu karang dan padang lamun), diversitas biologi, dan kondisi alam spesifik (Ehler dan Douvere 2010; Shucksmith dan Kelly 2014). Sebagai kawasan Taman Nasional (Keputusan Menteri Kehutanan No.7651/ Kpts-II/ 2002) dan juga menjadi kabupaten baru (Undang–Undang Nomor 29 tahun 2003), Wakatobi telah mengalami tekanan antropogenik dan terancam keberlanjutan aktivitas perikanan karangnya. Untuk itu perlu dilakukan pengukuran kondisi perairannya terkait dengan aspek perikanan karang dan dampak dari berdirinya kabupaten baru. Pengelolaan perikanan dan ekosistem terumbu karang berdasarkan pengukuran data kuantitatif dan waktu berseri dapat menghasilkan berkelanjutan. Pengukuran kuantitatif parameter fisika-kimia sangat membantu pengelolaan perikanan karena memiliki satuan, standar (nasional dan internasional) dan mudah dipahami (Elliott 2011). Penelitian ini bertujuan: (1) Merekayasa alat untuk melakukan pengukuran parameter perairan secara waktu berseri (time series). (2) Menentukan parameterparameter fisika-kimia dan pengukuran dinamika perairan pesisir dalam aspek perikanan karang (demersal) di pulau Wangi-wangi, Wakatobi. (3) Menentukan risiko pada sumber daya perikanan dan ekosistem terumbu karang berdasarkan hasil pengukuran. (4) Menentukan zonasi khusus perairan pesisir untuk aktivitas perikanan berkelanjutan. Perkayasaan alat buoy (pelampung) dengan sistem telemetri bekerja dengan baik. Data terukur secara waktu berseri setiap 1 jam. Sistem ini menggunakan beberapa sensor untuk mengamati suhu, DO, pH dan salinitas. Ukuran buoy memiliki karakteristik yaitu: daya apung 47 kg, diameter 55 cm, tinggi 21 cm, sarat 13 cm dan koefisien blok 0,78. Instalasi peralatan buoy pada kedalaman perairan 30 m, dengan titik pengukuran sensor pada kedalaman 5 m (suhu dan DO), kedalaman 25 m (suhu, DO, pH dan salinitas). Telah berhasil diperoleh data waktu berseri untuk parameter suhu, DO, pH dan salinitas di kedalaman 5 m dan 25 m selama 5 bulan. Data waktu berseri terbukti memberikan makna yang sangat penting. Berdasarkan hasil pengukuran menunjukkan dinamika perairan dapat terbaca dan juga menunjukkan nilai yang berbeda saat musim angin timur dan angin barat. Suhu lebih tinggi saat musim angin barat, namun kandungan oksigen lebih rendah. Suhu rerata lebih tinggi 30C (di kedua kedalaman). Kandungan oksigen lebih rendah 2,5 mg L-1 pada kedalaman 5 m dan lebih rendah 6,5 mg L-1 pada kedalaman 25 m. Perbedaan salinitas (hanya di kedalaman 25 m) dari pengukuran awal dan akhir sebesar 3,6 ppt, dimana terjadi penurunan dari rerata 33,2 ppt di bulan September menjadi 29,6 ppt di bulan Desember. Nilai pH cuma berbeda 0,1 lebih tinggi diakhir pengukuran. Risiko pada perikanan demersal dalam jangka panjang adalah turunnya hasil tangkapan jika kondisi hipoksia berlangsung terus menerus
Keyword: parameter fisika-kimia, terumbu karang, perikanan karang, hipoksia, taman nasional

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