Judul: Penurunan luasan ekosistem mangrove dan keterkaitannya dengan sumberdaya perikanan di Kabupaten tangerang
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keterkaitan antara penurunan luas ekosistem mangrove terhadap produksi perikanan, baik perikanan tangkap maupun perikanan budidaya. Penelitian ini berlokasi di Kabupaten Tangerang, terutama di tujuh kecamatan yang terletak di wilayah pesisir.
Keyword: 

Judul: Model Dinamik Nilai Ekonomi Ekosistem Mangrove di Wilayah Pesisir Kabupaten Tangerang Provinsi Banten
Abstrak: Ekosistem mangrove memiliki peranan penting dalam menyumbang bahan organik dari serasah yang dihasilkan yang menjadi mata rantai utama jaring-jaring makanan perairan pesisir untuk mendukung perikanan pesisir. Namun peran tersebut belum sepenuhnya dipahami karena untuk menilai fungsi ini sangat sulit dan tidak dapat dilihat langsung. Akibatnya ekosistem ini banyak dikonversi menjadi peruntukan lainnya seperti tambak. Hal ini tentunya akan mengganggu fungsi mangrove dalam menyumbang bahan organik bagi perairan pesisir. Salah satu ekosistem mangrove yang dikonversi menjadi tambak yaitu di kabupaten Tangerang Tujuan dari penelitian ini yaitu menduga produktivitas mangrove melalui produksi serasah; menduga potensi produksi perikanan melalui pendekatan produksi serasah mangrove; menduga nilai ekosistem mangrove dari potensi perikanan tangkap (produksi serasah mangrove), perikanan tangkap dan perikanan budidaya; menentukan model dinamik nilai ekosistem mangrove untuk perikanan dan pemanfaatan tambak di wilayah pesisir Kabupaten Tangerang, Banten. Penelitian dilaksanakan pada bulan Mei-Juli 2014 dengan lokasi pengambilan contoh dilakukan di Kecamatan Kronjo Kabupaten Tangerang. Data diperlukan meliputi karakteristik vegetasi mangrove, parameter fisika dan kimia lingkunganperairan, produksi serasah mangrove, data sosial ekonomi terkait dengan pemanfaatan ekosistem mangrove data sekunder yang terkait. Potensi perikanan yang didukung dari mangrove dihitung dengan metode yang dikembangkan Mahmudi (2008), nilai perikanan tangkap dan perikanan budidaya payau ekisiting diperoleh melalui pendekatan surplus konsumen. Berdasarkan hasil penelitian, produksi serasah ekosistem mangrove yang terdiri dari Avicennia marina, Avicennia alba, Rhizophora mucronata dan Sonneratia caseolaris sebesar 3.47 g/m2/hari atau 12 492 kg/ha/th. Potensi perikanan pesisir yang dapat didukung dari ekosistem tersebut sebesar 1134.01 kg/ha/th senilai Rp 27 016 978.57/ha/th. Nilai pemanfaatan perikanan tangkap aktual mencapai Rp 5 442 896 260 /ha/th dan perikanan budidaya payau 8012608 /ha/th. Pada kondisi eksisting (rehabilitasi mangrove 0.7 ha/th), nilai total pemanfaatan mangrove tidak berkelanjutan karena terus mengalami penurunan. Sedangkan rehabilitasi mangrove minimal di atas 2.27 ha/th menghasilkan nilai ekonomi yang berkelanjutan. Rehabilitasi mangrove juga perlu memperhatikan komposisi jenis mangrove untuk menghasilkan potensi perikanan tangkap yang dapat didukung secara optimal sehingga dapat meningkatkan nilai total pemanfaatan
Keyword: Mangrove, Dynamic model, economic value, Valuasi ekonomi, pemodelan dinamik, Dinamic models, Organic matter

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