Judul: Kebiasaan Makanan Ikan Rejung Sillago sihama di Perairan Pantai Mayangan, Subang, Jawa Barat
Abstrak: Perairan Mayangan terletak di Desa Mayangan Kecamatan Legon Kulon, Subang, Jawa Barat dengan wilayah pantai yang di dominasi oleh kawasan hutan mangrove yang merupakan sumberdaya alam yang potensial bagi perikanan. Salah satu sumberdaya perikanan yang ada di perairan Pantai Mayangan adalah ikan rejung (Sillago sihama). Penelitian ini dilaksanakan di perairan Pantai Mayangan, Legon Kulon, Subang selama sembilan bulan (bulan April 2003 sampai Desember 2003) yang bertujuan untuk mengetahui kebiasaan makanan ikan rejung. Analisis sam pel dilakukan di Laboratorium Ekobiologi Perairan dan Laboratorium Biomikro, Program Studi Manajemen Sumberdaya Perairan, FPIK, IPB. Ikan contoh ditangkap oleh nelayan setempat menggunakan pukat pantai, rampus, dan arad. Analisis yang dilakukan meliputi sebaran ukuran panjang, hubungan panjang dan berat, indeks kepenuhan lambung, indeks bagian terbesar, indeks similaritas, dan luas relung makanan serta tumpang tindih relung makanan. Ikan rejung yang tertangkap selama penelitian berjumlah 554 ekor (252 ekor ikan jantan dan 302 ekor ikan betina). Pada umumnya ikan rejung yang tertangkap berukuran sedang (141-200 mm) diduga karena daerah perairan Pantai Mayangan adalah tempat mencari makan ikan berukuran sedang dan adanya selektifitas alat tangkap yang ukuran mata jaringnya hanya dapat menangkap ikan yang berukuran sedang.
Keyword: 

Judul: Kebiasaan Makan Ikan Selanget (Anodontostoma chacunda) di Perairan Pantai Mayangan, Subang, Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kebiasaan makanan ikan selanget yang meliputi komposisi jenis makanan, dan hubungannya dengan ukuran, jenis kelamin, dan bulan pengambilan contoh. Sampel ikan diambil setiap satu bulan sekali dari bulan Maret sampai bulan Agustus 2003 menggunakan jaring rampus dari perairan Pantai Mayangan. Ikan selanget yang tertangkap selama penelitian berjumlah 443 ekor, terdiri dari 247 ekor jantan dan 196 ekor betina dengan panjang total berkisar antara 94-173 mm. Ikan selanget yang dianalisis makanannya berjumlah 185 ekor, terdiri dari 95 ekor jantan dan 90 ekor bctina. Jenis makanan ikan se\anget terdiri dari tiga kelompok makanan yaitu Bacillariophceae, mikro krustase, dan larva moluska selain jenis makanan yang tidak teridentifikasi. Makanan utama ikan selanget adalah Bacillariophyceae; makanan pelengkapnya adalah mikro krustase; dan makanan tambahannya adalah larva moluska. Jenis makanan yang tidak teridentifikasi diduga telah tercerna. Kelas Bacillariophyceae yang ditemukan terdiri dari IS genera dengan persentase terbesar dari genus Coscinodiscus. Komposisi makanan ikan selanget berdasarkan jenis kelamin, kelas ukuran panjang dan bulan pengambilan contoh tidak berbeda. Komposisi makanan ikan selanget berdasarkan tingkat kematangan gonad menunjukkan adanya peningkatan komposisi mikro !austase seiring dengan peningkatan tingkat kematangan gonad. Luas relung ikan selanget jantan dan betina menunjukkan nilai yang kecil yang menandakan bahwa ikan selanget sangat selektif dalam memilih makanannya. Tumpang tindih relung makanan antara ikan selanget jantan dan bet ina cukup tinggi, menunjukkan peluang terjadinya persaingan dalam mendapatkan makanan di perairan antara keduanya cukup tinggi ketika sumberdaya makanan berada dalam kondisi terbatas.
Keyword: 

Judul: The Exploration of Discrete Logarithm over Finite Field GF(3m)
Abstrak: The security of many public~key algorithms is based on the problem of finding discrete logarithms. The generalized discrete logarithm problem is the following: given a finite cyclic group G of order n, a generator a of G, and an element fl E G, find the integer x, 0 ~ x ~ n - 1, such that 0: = fl. Algorithm for discrete logarithm problem focused on Menezes et al. (1997) that consist of exhaustive search algorithm, the baby-step giant-step algorithm, Pollard's rho algorithm, Pohlig-Hellman algorithm, and index-calculus algorithm. These algorithms are explorated to be used in discrete logarithm problem over finite field GF(3m ). The exploration also produces some algorithms, i.e. naif negative algorithm, baby-step mother-step algorithm, baby-step mother free-step algorithm, and baby-step free-step algorithm. All algorithms implemented using Maple 11. The Pohlig-Hellman and baby-step giant-step algorithms are efficient enough to be used in discrete logarithm problem over finite field GF(3m ) for m < 20.
Keyword: