Judul: Keragaman Genetik, Filogeni dan Konservasi Ikan pelangi (Melanotaeniidae) dari Papua Barat dan Prospeknya sebagai komoditas baru ikan hias
Abstrak: Melanotaenia boesemani adalah ikan hias air tawar yang sangat terkenal di dunia. Spesies ini berasal dari Papua Barat Indonesia, mendiami dua danau Ayamaru dan danau Uter di wilayah Kepala Burung Papua. Spesies telah dibudidayakan oleh banyak pembudidaya Indonesia sejak tahun 1983. Indonesia merupakan pengekspor utama spesies ini dengan nilai harga produksi diperkirakan mencapai US$ 2.250-3.750 per minggu (data karantina ikan, komunikasi pribadi). Hal ini telah menyebabkan meningkatnya minat konsumen untuk mengetahui kualitas dan asal M. boesemani seperti yang dilaporkan Smith et al. (2007), mengatakan bahwa anggota The Australia New Guinea Fishes Association (ANGFA) tidak suka mengambil stok hasil budidaya dari Indonesia, karena sulit untuk mengkonfirmasi keaslian rainbowfish, bahwa spesies tersebut bukan hasil persilangan dengan spesies lain. Pemerintah Indonesia menghadapi masalah dalam menentukan asal-usul spesies, yang sangat penting dalam menegakkan peraturan yang bertujuan untuk mempromosikan hasil akuakultur Indonesia. Spesies M. boesemani telah masuk dalam daftar (The Convention on International Trade in Endangered Species / CITES), sebagai spesies yang terancam punah pada tahun 2004. Oleh karena itu penelitian ini mempunyai tiga tujuan: 1) Mengembangkan marka DNA mikrosatelit baru spesifik famili Melanotaenia, 2) Menentukan asalusul geografis dan keragaman genetik dari ikan pelangi (M. boesemani) yang telah dibudidayakan di Indonesia, dan 3) Mendeskripsikan spesies baru ikan pelangi (Melanotaeniidae) dari Kepala Burung, daerah Papua Barat Indonesia. Pada Penelitian pertama dikembangkan 12 marka mikrosatelit untuk ikan pelangi Melanotaenia boesemani yang terancam punah. Dua puluh delapan individu dari Danau Ayamaru dianalisis dan semua lokus polimorfik dengan jumlah alel per lokus bervariasi dari 3 sampai 18. Rata-rata heterozigositas yang teramati dan heterozigositas ekspektasi masing-masing adalah 0,681 dan 0,678. Amplifikasi antar spesies pada 21 spesies Melanotaenia, dengan nilai jumlah alel per lokus berkisar antara 1 dan 20. Rata-rata heterozigositas yang teramati dan heterozigositas ekspektasi bervariasi antara 0,105-0,708 dan 0,118-0,755, pada masing-masing spesies. Sebanyak 21 nilai Fis yang kelebihan homozigot secara signifikan di antara 264 nilai Fis dari perhitungan lokus per lokus. Pengujian terhadap kesalahan dalam uji genotipe mengungkapkan bahwa empat dari 21 nilai Fis signifikan dapat dijelaskan karena adanya null alel. Marka mikrosatelit yang baru dikembangkan ini sangat handal untuk tujuan konservasi lebih lanjut, atau studi genetik populasi dari banyak spesies ikan pelangi yang terancam punah. Tahapan kedua dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui asal-usul M. boesemani yang telah didomestikasi dan dibudidayakan di Indonesia. Dua belas marka mikrosatelit yang telah dikembangkan pada penelitian pertama, digunakan untuk menganalisis 183 sampel yang diperoleh dari pembudidaya Indonesia, dan sampel dari pasar ikan hias di kota Montpellier Perancis, sebagai sampel komoditas..dst
Keyword: Akuakultur, konservasi, mikrosatelit, keragaman genetik, ikan pelangi, budidaya, Melanotaeniidae, spesies baru, Papua Barat, Indonesia

Judul: Keragaman Morfometrik dan Genetik, serta Potensi Reproduksi Belut Sawah (Monopterus albus) di Empat Kabupaten, Jawa Barat.
Abstrak: Ikan belut sawah atau Monopterus albus merupakan salah satu ikan air tawar dari kelas Actinopterygii yang banyak dicari sebagai suplemen makanan setelah ikan sidat dan gabus. Selain sebagai ikan konsumsi, belut sawah mulai dikembangkan oleh industri suplemen kesehatan dan kosmetik melalui pemanfaatan kandungan antibacterial dan antifugal yang terkandung dalam belut sawah untuk penyakit dan infeksi kulit serta digunakan juga sebagai penghambat pertumbuhan sel kangker melalui aktivitas antiproliferasi dalam belut sawah yang tinggi. Keunggulan yang dimiliki ikan belut sawah, menjadikan spesies ini sebagai ikan komoditas penting dan berpotensi untuk dikembangkan. Tingginya permintaan belut sawah di pasar dalam dan luar negeri belum dapat terpenuhi karena stok benih yang digunakan untuk kegiatan budidaya masih mengandalkan hasil tangkapan dari alam. Di sisi lain, peningkatan konversi lahan pertanian (sawah) dan pencemaran lingkungan perairan semakin mempercepat penurunan populasi belut sawah di alam. Upaya yang dapat dilakukan untuk meningkatkan produksi perikanan belut sawah adalah dengan mencari benih dan induk belut sawah unggul sebagai pijakan untuk pengembangan kegiatan budidaya secara berkelanjutan. Validasi spesies, hubungan kekerabatan spesies diantara populasi, potensi keragaman genetik dan morfometrik, serta biologi reproduksi suatu spesies pada umumnya dijadikan informasi dasar dalam menentukan benih unggul untuk aktivitas persilangan. Tujuan dari penelitian ini adalah: 1) mengkonfirmasi identitas spesies ikan belut sawah secara akurat dari empat Kabupaten di Jawa Barat berdasarkan analisis morfologi dan molekuler, 2) mengevaluasi hubungan kekerabatan ikan belut sawah diantara empat Kabupaten di Jawa Barat berdasarkan keragaman morfometrik dan genetik menggunakan marka gen COI dan 16S rRNA, 3) mengevaluasi potensi keragaman morfometrik dan genetik sebagai indikasi awal untuk menentukan populasi benih belut sawah unggul dari empat Kabupaten di Jawa Barat, 4) mengevaluasi potensi reproduksi ikan belut sawah dari empat Kabupaten di Jawa Barat, 5) menyusun strategi pengelolaan perikanan belut sawah melalui pemetaan informasi kepastian identifikasi, hubungan kekerabatan ikan belut sawah diantara empat Kabupaten, informasi awal penduga populasi benih belut sawah unggul, potensi reproduksi serta kajian potensi wilayah pada empat Kabupaten di Jawa Barat untuk pengembangan budidaya belut sawah secara berkelanjutan. Penelitian dilaksanakan pada bulan Desember 2015 hingga Juli 2016. Pengambilan sampel dilakukan di empat populasi penelitian (sawah irigasi) Provinsi Jawa Barat meliputi Kabupaten Indramayu (Desa Babadan), Kabupaten Subang (Desa Compreng), Kabupaten Tasikmalaya (Desa Pasir Panjang), dan Kabupaten Garut (Desa Sindanglaya). Empat Kabupaten (populasi) dalam studi ini dipilih sebagai perwakilan dari wilayah Jawa Barat bagian Utara dan Selatan dengan tipe altitude yang berbeda-beda. Penelitian yang dilakukan meliputi: pengambilan contoh, analisis morfometrik, analisis genetik, dan analisis reproduksi. Sampel ikan belut sawah yang diambil berkisar antara 48 sampai 81 ekor pada setiap populasi penelitian. Sampel diambil dengan menggunakan alat tangkap yang disesuaikan dengan kebiasaan masyarakat setempat seperti perangkap (posong), setrum, dan pancing. Analisis morfometrik dilakukan dengan menggunakan software Exel, SPSS, dan Minitab terhadap nilai koefisien keragaman, perbandingan rasio karakter antar populasi, analisis diskriminan dan analisis klaster ikan belut sawah berdasarkan pengukuran 19 karakter morfometrik. Analisis molekuler dilakukan dengan menggunakan software MEGA 6 untuk menghitung jarak genetik, konstruksi pohon filogenetik, situs nukleotida spesifik. Analisis reproduksi meliputi beberapa parameter pengukuran seperti komposisi jenis kelamin, tingkat kematangan gonad, indeks kematangan gonad, dan fekunditas menggunakan software Excel. Kepastian identifikasi ikan belut sawah asal empat
Keyword: Jawa Barat, Molekuler, Monopterus albus, Morfometrik, Reproduksi

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