Judul: Identifikasi dan klasifikasi lifeform karang menggunakan metode hidroakustik
Abstrak: Terumbu karang merupakan salah satu ekosistem pesisir yang berperan penting dalam kelangsungan hidup biota perairan yaitu sebagai habitat bagi makhluk hidup yang kehidupannya berasosiasi dengan lingkungan perairan. Perairan Indonesia terkenal memiliki keanekaragaman jenis karang tertinggi di dunia, disamping Filipina dan Australia. Mengingat wilayah perairan Indonesia yang sangat luas dan pentingnya habitat terumbu karang sebagai suatu ekosistem, sehingga kajian terhadap keberadaan terumbu karang di Indonesia masih terus dilakukan.
Keyword: 

Judul: Klasifikasi Lifeform Terumbu Karang Menggunakan Instrumen Hidroakustik SIMRAD EY 60 di Pulau Pari, Kepulauan Seribu
Abstrak: Terumbu karang sering disebut sebagai rain forest di laut sebab luar biasa diversity dari kehidupan mereka. Indonesia merupakan salah satu negara kepulauan tropik terbesar di dunia. Saat ini luasan terumbu karang diperkirakan ± 81% dalam kondisi terancam keberadaannya. Fenomena ini terjadi seiring dengan kemajuan kegiatan manusia terutama bidang industri yang menimbulkan berbagai akses serta berkaitan dengan limbah dan aktivitas penangkapan ikan dan juga global climate change. Upaya pelestarian karang telah dilakukan dengan menggabungkan beberapa program secara terpadu, diantaranya pemantauan eksosistim secara berkala, rehabilitasi ekosistim terumbu karang yang rusak dengan pembuatan artificial reef dan tranplantasi karang. Konservasi ekosistim yang masih baik dan pemanfaatan secara berkelanjutan, serta studi – lain yang terus dikembangkan. Didasari oleh adanya masalah klasifikasi terumbu karang maka ada dua kategori metode pemetaan habitat terumbu karang yaitu: berdasarkan observasi atau pengukuran langsung (visual sensus) dan metode tidak langsung melalui peralatan penginderaan jauh yaitu airbone dan satellite remote sensing, Selanjutnya, berkembang dua metode tidak langsung (indirect) berdasarkan instrumen penginderaan jauh yang digunakan, baik berdasarkan penginderaan jauh optik (optical remote sensing) atau penginderaan jauh akustik (acoustical remote sensing). Metode akustik dianggap mampu memberikan solusi dalam pendugaan karakteristik dasar perairan, sejumlah penelitian lanjutan mengenai dasar perairan pun dilakukan. Tingginya variasi yang terjadi pada dasar perairan membuat banyak hal yang masih belum jelas dalam pendugaan karakteristik dasar perairan menggunakan metode akustik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis nilai hambur balik atau volume backscattering strength (SV) dan surface backscattering strength (SS) beberapa jenis lifeform terumbu karang serta mengembangkan pengklasifikasian nilai tersebut untuk survei cepat terumbu karang.
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