Judul: Telaah beberpa aspek eko biologikan mujair (Oreochromis mossambicus, trew). ikan tawes (Punntius javanicus, Bikr.) dan ikan mas (Cyprinus carpio, Limm) di situ gede Kecamatan Ciomas, Kabupaten Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Suatu penelitian tentang beberapa aspek ekobiologi ikan mujair (Oreochromis mossambicus, Trew), ikan tawes (Puntius javanicus, Blkr) dan ikan mas (Cyprinus carpio, Linn) telah dilaksanakan di Situ Gede, Kec. Ciomas, Kab. Bogor, Jawa Barat. Penelitian tersebut dimulai dari awal Nopember sampai dengan akhir Desember 1986. Hasil penelitian diharapkan dapat dijadikan dasar pertimbangan dalam usaha pengelolaan situ tersebut. Contoh ikan diperoleh dari hasil penangkapan dengan menggunakan gill net dan cast net milik masyarakat setempat. Kualitas air yang diamati meliputi suhu, ke cerahan, dan pH. Hasil tangkapan ikan mujair (58 ekor) terdiri dari 28 ekor ikan dan 26 ekor ikan f ( L = 163 mm dan = 72,3 gram), ikan tawes (100 ekor) terdiri dari 57 ekor ikan dan 34 ekor ikan ( L = 170 mm dan d = 66, 3 gram) dan ikan mas (72 ekor) terdiri dari 23 ekor ikan dan 20 ekor ikan & ( L = 168 mm dan \mathbb{N} = 78, 5 gram). Jumlah tangkapan ikan mujair, tawes, dan mas yang tidak diketa hui jenis kelaminnya masing-masing sebanyak 4, 9, dan 29 ekor. ...
Keyword: 

Judul: Alokasi Sumberdaya Habitat Dan Makanan Ikan Mas (Cyprinus carpio Linn) Wader Pari (Rasbora argyrotaenia Blkr) Dan Mujair (Oreochromis massambicus Trewavas) Di Situ Jatijalar, Kecamatan Cimanggis, Kabupaten Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat pemanfaatan sumberdaya habitat dan makanan ikan mas, wader pari, dan mujair di Situ Jatijajar, Kecamatan Cimanggis, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Dilaksanakan pada akhir Agustus sampai dengan akhir Oktober 1986. Contoh ikan yang dianalisa diperoleh dari hasil tang- kapan menggunakan jala lempar dengan berbagai ukuran, Pengamatan sebaran spasial yang dilakukan menunjukkan adanya empat tipe sumberdaya habitat spasial. Tipe ter- sebut termasuk satu kelompok besar yaitu kelompok bersub- strat lumpur. Jumlah ikan mas yang tertangkap di Situ Jatijajar seluruhnya berjumlah 51 ekor, yang terbagi dua kelompok ukuran, berturut-turut E₁ 15,5 24,4 cm dan E2: 24,5 28,9 cm. Jumlah ikan wader pari yang tertangkap 248 ekor, yang terdiri atas dua kelompok ukuran yaitu B₁ 3,4- 7,8 cm dan B2: 7,9- 11,1 cm. Sedang ikan mujair yang tertangkap berjumlah 122 ekor, yang terdiri dari dua ke- lompok ukuran yaitu M₁ 3,08,9 cm dan M2: 9,0- 19,9 cm. Hasil analisa isi alat pencernaan ketiga jenis ikan tersebut menunjukkan adanya perbedaan jenis makanan vada tipe sumberdaya habitat maupun makanan kelompok ukuran ikan. Luas relung makanan mencerminkan tingkat selektivi- tas kelompok ikan terhadap pemanfaatan sumberdaya makanan dan habitat. Tingkat selektivitas kelompok ukuran ikan dalam memanfaatkan habitat, dari yang tertinggi berturut- turut B2, B1, M2, E2, M₁dan E1, sedangkan tingkat selek- tivitas kelompok ukuran dalam memanfaatkan sumberdaya makanan, dari yang tertinggi berturut-turut M₁, E1, E2, M2, B1, dan B2. Secara umum, tingkat selektivitas ikan- ikan tersebut dalam memanfaatkan makanan lebih rendah dibandingkan dengan selektivitasnya dalam memanfaatkan sumberdaya habitatnya…
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