Judul: Interpretasi Radiografi Thoraks Sistem Respirasi pada Orangutan Sumatera di Pusat Karantina Orangutan Sumatera Medan-Sumatera Utara.
Abstrak: Orangutan sumatera merupakan satwa primata endemik Indonesia dan pemeriksaan radiologi untuk primata masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan interpretasi radiografi thoraks sistem respirasi orangutan sumatera (Pongo pygmaeus abelii). Penelitian ini menggunakan 33 radiogram regio thoraks orangutan yang ada di Pusat Karantina Orangutan di Medan, Sumatera Utara. Hasil radiografi regio thoraks orangutan kemudian dikelompokkan berdasarkan umur yaitu bayi umur 0–4 tahun, anak umur 4–7 tahun dan remaja umur 7–14 tahun. Pengambilan hasil radiografi dilakukan pada orangutan dalam keadaan teranestesi dengan menggunakan kilo volt peak (kVp) 62–80 dan mili ampere second (mAs) 5.2–7.3 dan sudut pandang anteroposterior. Parameter-parameter yang diamati adalah morfometri organ-organ sistem pernapasan dan interpretasi pola-pola radiografi paru-paru. Hasil penelitian ini menunjukkan peningkatan nilai rataan luas kedua lobus paru-paru, nilai rataan lebar trakea, diafragma, os costae dan otot-otot intercostae. Hasil perhitungan luas dan lebar organ-organ sistem pernapasan berkolerasi positif dengan peningkatan umur orangutan baik jantan maupun betina. Pola-pola radiografi yang ditemukan yaitu pola interstisial dan pola peribronchial dengan persentase kejadian sebesar 90.9% dan 69.7% dari total individu. Hasil tersebut dapat digunakan sebagai acuan interpretasi untuk membantu diagnosa penyakit yang berkaitan dengan gangguan sistem pernapasan pada orangutan.
Keyword: Interpretasi radiografi, orangutan sumatera, sistem respirasi

Judul: Teknik Pengambilan dan Interpretasi Radiografi pada Kaki Belakang Badak Sumatera di Suaka Rhino Sumatera (SRS).
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mengetahui teknik pengambilan dan interpretasi radiografi pada kaki belakang badak sumatera di Suaka Rhino Sumatera (SRS). Pengambilan radiografi dilakukan pada badak sumatera dengan kesadaran penuh. Orientasi daerah pengambilan dilakukan di distal tarsal dengan proyeksi dorsoplantar, plantarodorsal dan lateromedial. Paparan yang digunakan berkisar antara 1,2-1,6 miliampere second (mAs), 86-88 kilovotage peak (kVp) dan jarak focal film distance (FFD) sejauh 70-80 cm. Pengukuran panjang tulang dan ketebalan jaringan dilakukan menggunakan aplikasi image J. Proyeksi paling baik untuk ossa phalanges menggunakan dorsoplantar, ossa metatarsalia menggunakan lateromedial dan plantarodorsal, serta ossa tarsi menggunakan lateromedial. Radiografi normal kaki belakang badak sumatera terdiri dari ossa tarsi, ossa metatarsalia dan ossa digitorum pedis. Ossa tarsi terdiri dari os tarsi centrale, os tarsale I, II, III, dan IV dengan panjang berkisar dari 1 – 4,53 cm. Ossa metatarsalia terdiri dari os metatarsal II, III, dan IV dengan panjang berkisar dari 12,96 – 14,42 cm. Ossa digitorum pedis terdiri tiga phalanx yang tersusun dari os phalanx proximal, medial, dan distal dengan panjang berkisar dari 1,33 – 4,58 cm. Ketebalan jaringan regio ossa tarsi-metatarsi berkisar antara 0,6 – 5,28 cm. Ketebalan jaringan dan proyeksi radiografi menentukan kualitas radiografi, sedangkan keberhasilan pengambilan radiografi kaki belakang badak sumatera ditentukan oleh kemampuan melatih badak sumatera.
Keyword: badak sumatera, interpretasi radiografi, kaki belakang, teknik radiografi

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