Judul: Pengaruh hutan Mangrove buatan terhadap kelimpahan plankton crustacea di Kecamatan Pedes, Kabupaten Karawang, Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh hutan mangrove buatan terhadap kelimpahan plankton Crustacea. Dengan harapan hasil penelitian ini dapat memberikan sumbangan pemikiran untuk mengelola hutan mangrove, sehingga dapat memberikan arti yang lebih luas dari hanya sekedar sebagai sumber kayu. Selama penelitian plankton Crustacea yang tertangkap di lokasi penelitian terdiri dari post larva Metapenaeus brevicornis, post larva M. monoceros, post larva Penaeus merguensis, Lucifer spp., larva Alpheus spp., juvenil Acetes spp., Mesopodopsis spp., post larva dan zoea Palaemonidae, zoea Hypolitidae, zoea Crangonidae, Processidae dan zoea Diogenidae. zoea Dari jenis-jenis plank- ton Crustacea tersebut yang paling banyak tertangkap di lokasi hutan mangrove buatan adalah Lucifer spp. sedangkan di lokasi non hutan mangrove adalah zoea Processidae. Ke- dua jenis plankton Crustacea tersebut bersifat mendominasi. Uji terhadap kelimpahan post larva udang Penaeidae dan plankton Crustacea non Penaeidae, menunjukkan bahwa selama penelitian hutan mangrove buatan tersebut hanya berpengaruh terhadap kelimpahan plankton Crustacea non Penaeidae, sedangkan terhadap kelimpahan post larva udang Penaeidae tidak berpengaruh. Hutan mangrove buatan tersebut terdapat di belakang pertambakan. Vegetasinya terdiri dari satu jenis yaitu pohon bakau-bakau (Rhizophora spp.) yang terdapat di dalam petak-petak tambak. Umur hutan mangrove buatan tersebut relatif masih muda, tidak lebih dari 12 tahun. Pengukuran terhadap faktor fisika dan kimia air di lokasi hutan mangrove buatan menunjukkan kondisi yang la- yak bagi kehidupan berbagai jenis plankton Crustacea, pada waktu air pasang naik maupun waktu air pasang surut…
Keyword: 

Judul: Pola penyebaran dan komposisi jenis mollusca dan crustecea di hutan Mangrove Kecamatan Muara Gembong - Bekasi
Abstrak: Karya Ilmiah ini merupakan hasil penelitian yang lakukan pada tanggal 12 April sampai dengan 12 Juni 1984. Tujuan penelitian untuk mengetahui pola penyebaran dan komposisi jenis macrofauna (mollusca dan crustacea) di hutan mangrove pantai timur Teluk Jakarta (Kecamatan Muara Gembong) serta hubungannya dengan faktor lingkungan. Kecamatan Muara Gembong terletak pada koordinat sekitar 106°57'30" 107°02'00" BT dan 05°54'00"06°03'00" LS. Daerah ini merupakan dataran rendah yang berada pada ketinggian 0-7 meter di atas permukaan air laut. Keadaan pantai berbentuk landai dan terdiri dari tanah berlempung (liat) berlanau dan lempung berpasir halus. Sepanjang garis pantai merupakan kawasan hutan mangrove (sebagian besar berupa semaian muda), juga banyak didapatkan muara. Tegakan hutan mangrove terdiri dari Avicennia spp., Sonneratia spp., dan Rhizophora spp., serta jenis-jenis lainnya. Pengambilan contoh menggunakan metoda "transek dan kuadrat", bingkai yang digunakan berukuran 0,5 x 0,5 m². Faktor lingkungan yang diamati adalah: suhu (udara dan air C tanah), salinitas (air tanah dan tanah), pH (air tanah dan dan tanah) serta tekstur tanah (persentase liat, debu dan pasir). Sedangkan faktor biotik yang diamati adalah jenis pohon mangrove dan fauna lainnya.
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