Judul: Pengaruh fenomena iodm terhadap pola penyebaran klorofil di perairan barat sumatera
Abstrak: Fenomena Indian Ocean Dipole Mode (IODM) ditemukan pertama kali oleh para peneliti yang tergabung dalam Climate Variations Research Program (CVRP) dari Frontier Research Center for global Change (FRCGC). Fenomena IODM dapat diidentifikasikan dengan menggunakan Dipole Mode Index (DMI). Jika DMI bernilai positif, SPL di Samudera Hindia bagian timur menjadi rendah dan sebaliknya terjadi di Samudera Hindia bagian barat. Sedangkan, jika SPL di Samudera Hindia bagian timur menjadi tinggi dan sebaliknya terjadi Samudera Hindia bagian barat maka DMI akan bernilai negatif. Berdasarkan nilai DMI tersebut, IODM dibagi menjadi dua fase yakni IODM positif dan IODM negatif yang kemungkinan dapat menyebabkan terjadi upwelling di pantai barat Sumatera. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola sebaran klorofil-a secara spasial. Serta mengetahui seberapa jauh pengaruh IODM terhadap pola sebaran klorofil-a di perairan barat Sumatera.
Keyword: 

Judul: Karakteristik oseanografi fisik di perairan samudera hindia timur pada saat fenomena indian ocean dipole (iod) fase positif tahun 1994/1995, 1997/1998 dan 2006/2007
Abstrak: Terdapat fenomena antar-tahunan di Samudera Hindia yang terjadi karena adanya interaksi antara atmosfer dan laut yang dikenal dengan nama Indian Ocean Dipole (IOD). Fenomena IOD merupakan struktur dua kutub yang ditandai dengan adanya perbedaan suhu muka laut terhadap normalnya. Anomali dari SPL selama peristiwa IOD mempunyai hubungan yang erat sekali dengan peristiwa anomali angin permukaan di pusat ekuator Samudera Hindia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakter oseanografi fisik di perairan Samudera Hindia Timur pada saat fase pembentukan, fase pematangan dan fase peluruhan dari fenomena IOD positif. Tujuan yang kedua ialah untuk mengetahui perbandingan karakter oseanografi fisik di perairan Samudera Hindia Timur antara fenomena IOD positif pada tahun yang berbeda. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data rata-rata bulanan pada tahun terjadinya IOD positif tahun 1994, 1995, 1997, 1998, 2006 dan 2007. Parameter yang digunakan yaitu angin yang diperoleh dari ECMWF, arus yang diperoleh dari GFDL–NOAA, dan suhu yang diperoleh dari TAO – NOAA. Lokasi penelitian berada di 10o LU – 15o LS dan 90o BT – 125o BT. Pengolahan data untuk melihat sebaran spasial angin dan arus dengan menggunakan perangkat lunak Surfer 9, sedangkan ODV 4 digunakan untuk sebaran spasial dan vertical suhu. Analisis Empirical Orthogonal Function (EOF) dilakukan dengan menggunakan parameter suhu dan perangkat lunak MATLAB R2010a. Menguatnya Arus Khatulistiwa Selatan (AKS) pada musim peralihan I (Maret – Mei) diikuti dengan mulai mendinginnya SPL yang merupakan indikasi dari pembentukan fenomena IOD. Pada saat Angin Muson Tenggara (Juni – Agustus) dan permulaan musim peralihan II, di daerah selatan Jawa terlihat adanya upwelling yang kemudian semakin meluas hingga pada puncaknya yaitu bulan September (fase pematangan) dan mulai menghilang dibulan Oktober dengan memanasnya SPL di Samudera Hindia Timur pada bulan November (fase peluruhan). Berdasarkan analisis EOF dengan menggunakan 3 mode dimana mode 1 menjelaskan fenomena tahunan (IOD) dan mode 2 menjelaskan fenomena antartahunan sedangkan mode 3 menjelaskan fenomena semi-tahunan. Pada mode 1 variabilitas tertinggi berada pada wilayah selatan Jawa yang menandakan tingginya fluktuasi SPL di daerah tersebut. Fenomena IOD positif dengan amplitudo tertinggi terjadi pada tahun 1994 yang menandakan fenomena IOD terkuat. Mode 1 hingga mode 2 berturut-turut memiliki nilai eigen 52.2 %, 29.9 % dan 8.0 % dari total Variance of Sea Surface Temperature. Pada analisis lebih lanjut menggambarkan bahwa angin (terutama komponen u) memiliki pengaruh terhadap pola distribusi dari SST.
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