Judul: Tingkat Risiko Moda Transportasi Ikan (Studi Kasus: Transportasi Ikan dari Pulau Panggang ke Pasar Muara Angke).
Abstrak: Pengangkutan ikan membutuhkan moda transportasi yang cukup serta memadai agar usaha pengangkutan ikan dapat terlaksana dengan baik. Akan tetapi moda transportasi memiliki risiko selama proses tersebut berlangsung. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengidentifikasi moda transportasi ikan di Pulau Panggang ke Pasar Muara Angke dan menentukan tingkat risiko moda transportasi ikan pada aktivitas pengangkutan ikan dari Pulau Panggang ke Pasar Muara Angke. Penelitian ini menggunakan analisis penilaian risiko dengan analisis semikuantitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa moda transportasi yang digunakan dari Pulau Panggang ke Pasar Muara Angke yaitu keranjang, cool box, gerobak kayu, gerobak besi (hand truck), bak hasil tangkapan (HT), dan kapal pengangkut penumpang. Total risiko pada keseluruhan moda transportasi ikan adalah 32 risiko moda transportasi ikan. Kategori acceptable sebanyak 31 yang memiliki nilai yang berbeda-beda dan 1 kategori substantial. Acceptable memiliki arti bahwa intensitas moda transportasi yang menimbulkan risiko dikurangi seminimal mungkin, sedangkan arti dari substantial adalah diharuskan adanya perbaikan pada moda transportasi secara teknis.
Keyword: analisis risiko, moda transportasi, Pulau Panggang

Judul: Analisis hasil tangkapan ikan di Jakarta: moda transportasi kedatangan dan penyebarannya
Abstrak: Transportasi kedatangan hasil tangkapan di tempat pendaratan merupakan hal yang perlu diperhatikan mengingat hasil tangkapan yang bersifat mudah rusak, demikian juga pada penyebarannya. Apabila hal ini tidak diperhatikan, maka meskipun hasil tangkapan ditangkap dengan benar, akan mengalami penurunan mutu dengan cepat. Pendaratan/kedatangan hasil tangkapan dilakukan di pelabuhan, mengingat salah satu fungsi dari pelabuhan adalah memindahkan muatan dari moda angkutan laut ke moda angkutan darat (dan sebaliknya) atau menetapkan muatan dari moda angkutan laut utama ke moda angkutan laut cabang (atau sebaliknya). Atau dengan kata lain pelabuhan berfungsi sebagai suatu transito dimana barang/manusia/hewan dapat berpindah pada jenis alat/moda transpor yang lain (Kramadibrata, 1985). Distribusi hasil tangkapan di Pulau Jawa, salah satunya dipusatkan di DKI Jakarta. Kedatangan hasil tangkapan di Jakarta sebagian besar dilakukan di Pelabuhan Perikanan Samudera Jakarta (PPSJ) dan Pangkalan Pendaratan Ikan Muara Angke (PPI MA). Berdasarkan hal tersebut diatas maka penulis ingin meneliti kondisi moda transportasi kedatangan dan moda penyebaran hasil tangkapan yang ada di Jakarta. Penelitian ini bertujuan mengetahui peta jaringan transportasi kedatangan dan penyebaran hasil tangkapan di Jakarta, unsur dari moda kedatangan dan moda penyebaran hasil tangkapan yang menjadi pendorong dan atau penghambat didalam kelancaran transportasi hasil tangkapan di Jakarta. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan sumbangan pemikiran bagi pengembangan moda transportasi hasil tangkapan, baik pada titik kedatangan maupun titik awal penyebaran. Penelitian ini dilaksanakan di Jakarta dengan basis penelitian di Jakarta Utara yang diwakili oleh PPSJ dan PPI Muara Angke; pada bulan Mei-Juli 1996. Penelitian dilakukan dengan melakukan survey terhadap moda kedatangan dan penyebaran hasil tangkapan di Jakarta meliputi jaringan transportasi dan unsurnya. Ikan yang beredar di Jakarta terdiri dari ikan laut dan ikan darat. Ikan laut (hasil tangkapan) adalah ikan yang ditangkap dari perairan laut. Ikan darat adalah ikan yang berasal dari pemeliharaan air tawar atau air payau.
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