Judul: Hubungan Parameter Lingkungan Terhadap Prevalensi Penyakit Karang Dan Tutupan Karang Hidup.
Abstrak: Penyakit karang didefinisikan sebagai kondisi tidak normal pada koloni karang, baik yang disebabkan oleh faktor external maupun faktor internal. Tekanan lingkungan memberikan dampak yang cukup besar bagi kesehatan karang yang dapat menyebabkan terjadinya penyakit pada koloni karang. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji sebaran tingkat kesehatan karang dan menganalisis keragaman jenis kesehatan karang pada pulau-pulau kecil di daerah Teluk Jakarta dan Pulau Tunda banten serta menganalisis hubungan parameter lingkungan dengan sebaran keragaman tingkat kesehatan karang. Pengambilan data kesehatan karang menggunakan metode transek sabuk dengan lebar 1m x 1m dan panjang 50m sedangkan parameter lingkungan (nitrat dan fospat) dianalisis di Laboratorium Produktifitas Lingkungan (Prolink) FPIK IPB. Sebaran keragaman jenis tingkat kesehatan karang dan parameter lingkungan dianalisis dengan metode Correspondent Analysis (CA) sedangkan hubungan parameter lingkungan dan tingkat kesehatan karang dianalisis dengan menggunakan Analisis Komponen Utama atau PCA (The principle component Analysis) dengan menggunakan software XLstat 2014. Hasil penelitian menunjukkan persen tutupan karang Pulau Tunda berkisar 54,95%-73,00% sedangkan pada daerah Teluk Jakarta berkisar 0,65%-41,27%. Penyakit karang yang ditemukan antara lain: 18 koloni yang terserang White Syndrom (WS), 2 koloni yang terserang Brown Band Disease (BrB), 1 koloni yang terserang Skeletal Eroding Band (SEB). Pemutihan karang seperti Full (67 koloni), Spot (5 koloni), patch (107 koloni) dan stripes (35 koloni) sedangkan gangguan kesehatan karang seperti Fish bite (27 koloni), Drupellla (2 koloni), Coralliopholia (2 koloni), Crown-of-Thorns Starfish (COTS) (13 koloni) Pigmentation Respon (80 koloni), Invertebrate Galls (51 koloni), Spons Over (37 koloni), Sedimentation Damage (114 koloni). Acropora dan Porites merupakan genus karang yang banyak terserang penyakit baik di pulau Tunda Banten maupun di Teluk Jakarta. Parameter lingkungan yang didapatkan anatara lain salinitas 30-33 o/oo, Suhu 28-32 oC, Nitrat 0,07-0,124 mg/l, dan fospat 0,04 – 0,028 mg/l. Analisis koresponden menunjukan sebaran kesehatan karang pada lokasi pengamatan memiliki sebaran yang berbeda pada setiap lokasi pengamatan. Hasil analisis koresponden untuk F1 (41,44%) dan F2 dengan akar ciri F2 (24,16%). Total ragam kedua sumbu 65,60% sedangkan Hasil analisis komponen utama dari hubungan parameter lingkungan dan kelimpahan penyakit karang yang terdapat pada lokasi pengamatan dengan kontribusi masing–masing sumbu sebesar 49,43% untuk sumbu (F1) dan 33,08% untuk sumbu (F2) dari ragam total sebesar 82,51%. Salinitas, suhu, nitrat dan fospat merupakan parameter lingkungan yang memberikan dampak pada keragaman tingkat kesehatan karang disuatu perairan dan menyebabkan munculnya pemutihan karang dan meningkatkan keragaman penyakit karang dan mempengaruhi persen tutupan karang hidup.
Keyword: Kesehatan karang, Faktor lingkungan, Pulau Tunda, Teluk Jakarta

Judul: Prevalence of coral diseases and disorders on coral reefs on three islands in the Makassar Strait
Abstrak: Selat Makassar memiliki ekosistem terumbu karang yang sangat beragam dan tersebar dari Utara hingga Selatan antara pulau Kalimantan dan Sulawesi. Gugus terumbu karang merupakan ekosistem unik yang menopang kehidupan ribuan makhluk hidup sebagai tempat mencari makan dan tempat berlindung. Ekosistem terumbu karang sangat dipengaruhi oleh faktor-faktor lingkungan laut seperti tingkat kejernihan air, arus, salinitas dan suhu. Walaupun terlihat sangat kokoh, karang sebenarnya sangat rapuh dan mudah hancur. Salah satu penyebab kematian karang disebabkan oleh penyakit. Penyakit karang adalah salah satu ancaman utama yang telah mengurangi tingkat tutupan karang karena perubahan lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persentase tutupan karang, gangguan kesehatan karang dan prevalensi penyakit karang di tiga pulau berbeda di selat makassar (pulau Barrang Caddi, Pannikiang, dan Gusung Toraja). Pengambilan data lapangan dilakukan dengan SCUBA Diving di kedalaman 5m pada masing-masing stasiun pengamatan. Metode yang digunakan adalah Underwater Photo Transect (UPT) dan dianalisis menggunakan software Coral Point Count with Excel Extensions (CPCe). Data persentase tutupan karang di setiap stasiun dikumpulkan dari transek kuadrat berukuran 58cm x 44cm. Belt transect digunakan untuk menghitung jenis dan famili karang yang terjangkit penyakit dengan modifikasi plot 2m x 60m. Sebanyak 720 kuadran dari 12 stasiun penelitian telah disurvei untuk mendapatkan persentase tutupan karang. Karang yang terjangkit akan dilakukan pencatatan dalam sabak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kondisi terumbu karang di daerah penelitian berada dalam kondisi sedang dan rendah. Persentase tutupan karang hidup di lokasi BC dengan persentase sebesar 49.75% yang termasuk dalam kategori sedang, lokasi PN dan GT sebesar 18.94% dan 3.9% dengan kategori rendah. Terdapat perbedaan komposisi substrat karang antara lokasi GT dengan BC berdasarkan hasil nMDS. Perbedaan signifikan (p = 0.029) dari hasil Anosim ditunjukkan dengan adanya perbedaan komposisi substrat karang yang dikelompokkan berdasarkan lokasi GT dan BC. Sementara lokasi yang tidak memiliki perbedaan signifikan yaitu PN dan BC (p = 0.318) serta PN dan GT (p = 0.172). Prevalensi gangguan kesehatan karang di BC paling tinggi disebabkan oleh Predation dengan persentase 3.1% (±0.81) dan Pigmentation Response sebesar 2.6%, (±0.68) dan terkecil disebabkan oleh Sediment Damage 0.04% (±0.04). Sementara prevalensi penyakit karang berkisar antara 0% hingga 1,68% yang didominasi oleh Ulcerative White Spot dan White Band Diseases. Kata kunci: Penyakit karang, terumbu karang, dan kesehatan karang., The Makassar Strait is central to a highly diverse coral reef ecosystem, extensive north-south between the islands of Kalimantan and Sulawesi. Coral reefs are unique ecosystems that support the livelihoods of thousands of organisms as food and shelter. Coral reef ecosystems are strongly influenced by marine environmental factors such as water clarity, ocean currents, salinity and temperature. Although corals look very strong, they are actually very fragile and easily crushed. One of the causes of coral death due to disease. Coral disease is one of the major threats to reduced coral cover due to environmental change. This study aims to analyze coral cover, coral health issues and prevalence of coral diseases on his three different islands (Barangkadi, Panikian and Gusuntraja) in the Makassar Strait. Field data collection was carried out by SCUBA Diving at a depth of 5m at each observation station. The method used is Underwater Photo
Keyword: Terumbu karang, Persentase tutupan karang, Penyakit karang, Kesehatan karang, Diseases, coral reefs, coral health

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