Judul: Struktur komunitas moluska (gastropoda & pelecypodaa) yang berada di daerah Paparan Terumbu Karang perairan Pulau Wundi, Kep. Padaido, Kabupaten Biak-Numfor, Irian Jaya
Abstrak: Keberadaan sumberdaya moluska di daerah terumbu karang merupakan salah satu potensi perikanan yang besar. Potensi tersebut sangat erat kaitannya dengan kondisi terumbu karang itu sendiri sehingga perubahan pada ekosistem terumbu karang akan mengganggu keseimbangan komunitas moluska yang berada di daerah tersebut. Untuk itu perlu dilakukan pengelolaan terhadap sumberdaya moluska. Langkah pertama untuk melakukan pengelolaan adalah mengetahui data potensi dan kondisi dari sumberdaya itu. Kondisi sumberdaya yang dikaji dan sekaligus menjadi tujuan dari penelitian ini adalah struktur komunitas moluska yang berada di daerah paparan terumbu karang serta interaksinya dengan variabel lingkungan yang secara fungsional saling terkait. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September 1997 di paparan terumbu karang perairan Pulau Wundi, Kab. Biak-Numfor, Irian Jaya. Metode yang digunakan adalah gabungan transek kuadrat dengan garis. Stasiun pengamatan dibagi menjadi 5 berdasarkan keterbukaannya dari hempasan ombak. Parameter fisik kimia yang diukur adalah kedalaman, kecerahan, suhu, kekeruhan, arah dan kecepatan arus, salinitas, TSS, TDS, oksigen terlarut, nitrit, nitrat dan ortofosfat serta tekstur dan kandungan C-organik substrat.
Keyword: 

Judul: Struktur komunitas moluska (gastropoda & pelecypodaa) yang berada di daerah Paparan Terumbu Karang perairan Pulau Wundi, Kep. Padaido, Kabupaten Biak-Numfor, Irian Jaya
Abstrak: Keberadaan sumberdaya moluska di daerah terumbu karang merupakan salah satu potensi perikanan yang besar. Potensi tersebut sangat erat kaitannya dengan kondisi terumbu karang itu sendiri sehingga perubahan pada ekosistem terumbu karang akan mengganggu keseimbangan komunitas moluska yang berada di daerah tersebut. Untuk itu perlu dilakukan pengelolaan terhadap sumberdaya moluska. Langkah pertama untuk melakukan pengelolaan adalah mengetahui data potensi dan kondisi dari sumberdaya itu. Kondisi sumberdaya yang dikaji dan sekaligus menjadi tujuan dari penelitian ini adalah struktur komunitas moluska yang berada di daerah paparan terumbu karang serta interaksinya dengan variabel lingkungan yang secara fungsional saling terkait. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September 1997 di paparan terumbu karang perairan Pulau Wundi, Kab. Biak-Numfor, Irian Jaya. Metode yang digunakan adalah gabungan transek kuadrat dengan garis. Stasiun pengamatan dibagi menjadi 5 berdasarkan keterbukaannya dari hempasan ombak. Parameter fisik kimia yang diukur adalah kedalaman, kecerahan, suhu, kekeruhan, arah dan kecepatan arus, salinitas, TSS, TDS, oksigen terlarut, nitrit, nitrat dan ortofosfat serta tekstur dan kandungan C-organik substrat. Analisis data yang digunakan adalah kepadatan individu dan indeks dominansi, indeks keanekaragaman, indeks keseragaman, pola sebaran Morisita dan indeks ketidaksamaan Bray-Curtis. Untuk melihat keterkaitan individu moluska tiap stasiun dengan parameter fisik kimia digunakan analisis CA dan PCA. Pada lokasi penelitian ditemukan tiga habitat utama, yaitu padang lamun, daerah berpasir dan karang. Jenis moluska yang ditemukan pada semua stasiun sebanyak 62 jenis yang terbagi ke dalam 27 famili, dengan kelas Gastropoda lebih dominan.
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