Judul: Metabolisme Sistem Sosial Ekologi Perikanan Skala Kecil di Pulau Tihik-tihik, Kota Bontang, Kalimantan Timur
Abstrak: Wilayah pesisir merupakan suatu sistem yang kompleks. Terdapat fungsi dan proses metabolisme yang berlangsung dibutuhkan untuk beradaptasi dengan bentuk perubahan dan dinamika penggunaan sumberdaya perikanan. Biomassa secara langsung dan tidak langsung dapat dimanfaatkan sebagai energi dalam jumlah besar. Tujuan penelitian adalah menentukan kebutuhan energi perikanan dengan mempertimbangkan aspek metabolisme sosial ekologi perikanan skala kecil di Pulau Tihik-tihik. Penelitian dilakukan pada bulan Januari hingga Februari 2018 dengan metode yang digunakan adalah purposive sampling. Analisis data terdiri kandungan energi, catch per unit effort (CPUE), dan revenue per unit effort (RPUE). Hasil penelitian diperoleh bahwa keseimbangan energi di Pulau Tihik-tihik menunjukkan keseimbangan energi positif pada nelayan 1, 3, dan 4. Nilai energi yang didapatkan bekisar 50.000-900.000 kal. Nilai RPUE rata-rata sebesar Rp3 265 150 per bulan, nilai tersebut memiliki nilai diatas upah minimum kota (UMK) Bontang sebesar Rp2 715 078 per bulan. Dinamika CPUE (kg/trip) dan CPUE (kg/kal) pada setiap nelayan memiliki pola yang sama. Kebutuhan energi menunjukkan pola linear terhadap jarak penangkapan dan hasil tangkapan.
Keyword: biomassa, CPUE, energi, metabolisme, RPUE

Judul: Analisis Metabolisme Perikanan Skala Kecil di Pulau Pramuka Kepulauan Seribu, Provinsi DKI
Abstrak: Pulau Pramuka terletak pada gugusan Kepulauan Seribudan sebagian besar penduduk menggantungkan hidup pada sektor perikanan. Pemanfaatan sumberdaya perikanan membutuhkan upaya baik berupa makanan serta bahan bakar yang kemudian dikonversi menjadi kebutuhan energi untuk memperoleh biomassa. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji energi input dan output perikanan skala kecil di Pulau Pramuka. Penelitian ini dilakukan pada bulan April hingga Mei 2019 dengan metode pemilihan responden dilakukan secara purposive sampling. Analisis data terdiri atas kandungan energi, catch per unit effort (CPUE), dan revenue per unit effort (RPUE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa terjadi defisit energi terhadap semua responden. Nilai energi yang didapat berkisar 10.026 sampai dengan 23.619 kkal/hari. Nilai CPUE berkisar 1 sampai dengan 100 kg dan nilai RPUE berkisar Rp 100.000 sampai dengan 2.750.000. Trend dinamika CPUE (kg/trip) dan CPUE (kg/kkal) berfluktuasi dengan pola yang sama.
Keyword: CPUE, keseimbangan energi, Pulau Pramuka, RPUE

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