Judul: Studi makrozoobenthos dan habitatnya di perairan pelabuhan tanjung priok dan perairan sekitarnya
Abstrak: Tujuan penelitian ini untuk mendeskripsikan jenis makrozoobenthos yang hidup di perairan Pelabuhan Tanjung Priok dan di perairan sekitarnya, mengkaji hubungan antara komunitas makrozoobenthos dan habitat sebagai tempt hidupnya di perairan Pelabuhan Tanjung Priok dan di perairan sekitarnya (Muara Gembong dan Tanjung Karawang) dan mengkaji pengaruh antara musim kemarau dan musim peralihan terhadap kepadatan makrozoobenthos.
Keyword: 

Judul: Karakteristik komunitas makrozoobenthos dan keterkaitannya dengan tipe habitat di perairan pantai antara kuala tungkal sampai panaran batam
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk melihat karakteristik komunitas makrozoobenthos berdasarkan tipe substrat dan parameter fisika-kimia perairan dengan mengkaji jenis, kepadatan, pola sebaran dan preferensi terhadap habitat di perairan pantai antara Kuala Tungkal sampai Panaran Batam. Stasiun pengamatan berjumlah delapan stasiun. Pengambilan contoh dilakukan satu kali, contoh makrozoobenthos serta substrat diambil menggunakan Ekman Dredge. Parameter fisika-kirnia perairan yang diukur langsung di lokasi pengamatan meliputi: suhu, salinitas, arus, oksigen terlarut, pH, sedangkan yang diukur di laboratorium meliputi: kekeruhan, TSS, BOD5, COD, Nitrit dan ammonia. Parameter fisika-kimia substrat dasar perairan diukur untuk mengetahui tekstur dan kandungan logam beratnya. Analisa data yang digunakan untuk melihat keterkaitan makrozoobenthos dengan habitatnya meliputi: kepadatan jenis, pola sebaran jenis, serta analisa nodul untuk melihat komposisi, kepadatan dengan pola sebaran jenis, dan keterkaitan makrozoobenthos dengan habitatnya. Hasil pengamatan parameter fisika-kimia adalah suhu berkisar antara 30,19- 31,16°C; salinitas berkisar antara 20,69-31,02%; kekeruhan berkisar antara 0,3 16,5 NTU; padatan tersuspensi berkisar antara 10-56 mg/l; pH berkisar antara 6,908,10; oksigen terlarut berkisar antara 4,5-7,6 mg/l; BODs berkisar antara 0,525,72 mg/l; COD berkisar antara 41,10-57,26 mg/l; nitrit berkisar antara 0,001-0,014 mg/l dan ammonia berkisar antara 0,1110,511 mg/l. Secara umum hasil pengamatan parameter fisika-kimia perairan masih baik untuk perkembangan makrozoobenthos. Tipe substrat pada stasiun satu adalah liat berdebu, sementara itu stasiun tiga, empat, lima, tujuh dan delapan adalah pasir berlempung, sedangkan stasiun dua dan enam merupakan substrat bertipe liat. Pengelompokan stasiun pengamatan dengan indeks Canberra, menggunakan parameter fisika-kimia lingkungan perairan seperti: kekeruhan, salinitas, TSS, DO, BODS, COD dan tekstur. Pengelompokan stasiun dilakukan pada taraf kesamaan 70% sehingga didapat tiga kelompok stasiun. Kelompok stasiun I meliputi stasiun dua dan enam, kelompok stasiun II meliputi stasiun tiga, empat, lima, tujuh dan delapan, sedangkan kelompok stasiun III hanya stasiun satu. Hasil pengamatan terhadap komunitas makrozoobenthos diperoleh 47 jenis makrozoobenthos yang berasal dari tujuh kelas yaitu: polychaeta, hirudinea, nemertina, sipunculoidea, krustasea, pelecypoda, dan ophiuroidea. Jenis benthos yang banyak ditemukan berasal dari kelas polychaeta dengan komposisi kelas sebesar 51,06%....
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