Judul: Application of Seismic Reflection  Technology to Characterize Seabed Sediments in East Rupat Waters, Riau Islands
Abstrak: Pulau Rupat yang terletak di sebelah timur Sumatera memiliki potensi endapan pasir laut dengan kandungan silika >90%. Perairan Pulau Rupat memiliki arah arus yang relatif ke arah barat-timur yang mengindikasikan perairan Pulau Rupat bagian timur juga memiliki potensi endapan pasir laut. Penyelidikan lebih lanjut perlu dilakukan dengan menggunakan metode seismik refleksi. Pengolahan data hingga memperoleh nilai koefisien refleksi dan profil dua dimensi akan memberikan informasi terkait lapisan dan karakteristik sedimen. Proses pengolahan data seismik melalui dua tahapan, yaitu tahap ekstraksi data menggunakan perangkat lunak Seisee dan tahap visualisasi data menggunakan perangkat lunak Matlab. Hasil pemrosesan sinyal seismik refleksi menggunakan perangkat lunak Matlab diperoleh profil 2D permukaan dasar laut dan lapisan sub-bottom. Ketiga lintasan menunjukkan topografi dasar yang relatif datar dengan kedalaman dasar laut sekitar 7 hingga 10 m. Nilai koefisien refleksi sedimen permukaan secara pemodelan diperoleh sekitar 0.292 – 0.374 dan dapat diduga sebagai nilai koefisien refleksi sedimen pasir sangat halus. Jika dikorelasikan dengan nilai koefisien refleksi secara teoritis, maka tipe sedimen permukaan di Perairan Rupat Timur berupa lanau sangat kasar hingga pasir halus., Rupat Island, which is located to the east of Sumatra, has the potential for marine sand deposits with a silica content of >90%. The waters of Rupat Island have a relatively west-east direction, which indicates that the waters of the eastern part of Rupat Island also have the potential for marine sand deposits. Further investigations need to be carried out using seismic reflection methods. Data processing to obtain reflection coefficient values and two-dimensional profiles will provide information regarding sediment layers and characteristics. The seismic data processing process goes through two stages, namely the data extraction stage using Seisee software and the data visualization stage using Matlab software. The results of reflection seismic signal processing using Matlab software obtained a 2D profile of the seabed surface and sub-bottom layer. The three lines show relatively flat bottom topography with a seabed depth of around 7 to 10 m. The surface sediment reflection coefficient value obtained from modeling is around 0.292 – 0.374 and can be estimated as the reflection coefficient value for very fine sand sediments. If correlated with the theoretical reflection coefficient value, the surface sediment type in East Rupat Waters is in the form of very coarse silt to fine sand
Keyword: koefisien refleksi, profil 2D, sedimen dasar laut, seismik

Judul: Integrasi Data Sub Bottom Profile Dan Gravity Core Untuk Menentukan Dinamika Sedimentasi Resen Di Perairan Utara Wokam
Abstrak: Keberadaan sedimen di dasar laut mendapat pengaruh faktor hidro-oseanografi hingga material sedimen terbawa dan terendapkan pada dasar laut. Dalam kurun waktu yang panjang sedimen terendapkan akan mengalami sedimentasi hingga terbentuk lapisan sedimen di dasar laut, dengan mengetahui kondisi tersebut dapat diketahui bagaimana proses lapisan sedimen terbentuk dan faktor oseanografi yang mempengaruhinya (Hutabarat dan Evans 1985). Sedimentasi di dasar laut Arafura terjadi secara bertahap membentuk lapisan-lapisan, sehingga antara lapisan yang lebih dalam dengan lapisan bagian luar akan mempunyai materi organik yang berbeda (Nurhayati 2006). Pentingnya mengetahui tipe partikel penyusun dasar perairan adalah untuk mengetahui pola sebaran berbagai jenis sedimen berdasarkan ukuran dan asal substrat pada suatu perairan untuk itu perlu diupayakan metode lain yang dapat memberikan informasi dasar laut. Penelitian ini bertujuan mendapatkan informasi tentang kedalaman laut (Bathymetry) dengan menggunakan Sub bottom profiler (SBP) jenis pinger, mengidentifikasi struktur, lapisan dan lingkungan pengendapan sedimen, mengidentifikasi informasi abiotik ukuran sedimen dan sebarannya. Secara morfologi bathymetri daerah penelitian dibagi menjadi dua lokasi, yaitu daerah dataran pada bagian timur dan daerah rendahan sangat dalam pada bagian barat. Pada bagian timur morfologi yang terbentuk terdiri dari closure atau punggungan, kisaran kedalaman -1.5 hingga -100 meter dibawah permukaan air laut, sedangkan morfologi pada bagian Barat merupakan morfologi rendahan dengan kedalaman kisaran -101 hingga -3735.5 meter dibawah permukaan air laut (Palung Aru). Analisis tekstur yang dilakukan terhadap sampel sedimen di lokasi penelitian menunjukan adanya empat tipe sedimen, yaitu kerikilan, pasiran, lanauan dan lempungan. Secara keseluruhan dari empat lokasi pengambilan contoh didominasi oleh lanauan 53.1 %, pasiran 39.3 %, kerikilan 5.7 % dan lempungan 1.95 %. Berdasarkan hasil analisa fraksinasi sedimen pada empat titik pengambilan core, teridentifikasi adanya dua tipe substrat, yaitu lanau pasiran dan pasiran. Hasil identifikasi fasies ditemukan dua belas jenis yaitu: Subparallel, Sigmoid, Chaotic Fill, Downlap, Erosional Truncation, Prograded Fill, Divergent, Complex, Hummocky, Wavy parallel Subparallel between parallel, Divergent fill. Lingkungan pengendapan sedimen didominan oleh fasies Subparallel, Sigmoid dan Chaotic Fill. Hasil identifikasi pola refeksi akustik ditemukan pola refleksi discontinuity (tidak adanya keberlanjutan/putus-putus) dan pola continuity (kemenerusan) sinyal akustik pada endapan sedimen. Pola discontinuity menandakan bahwa frekuensi yang diterima endapan rendah, sedangkan continuity menandakan frekuensi yang diterima tinggi.
Keyword: Fasies Seismik, Perairan Utara Wokam, Sub bottom Profiler

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: