Judul: Performa Komunikasi Resiko dalam Upaya Penanganan dan Pengendalian Avian Influenza (Kasus Penanganan dan Pengendalian Avian Influenza di Kabupaten Tangerang - Banten)
Abstrak: Kasus flu burung yang terjadi pada manusia hingga September 2008 telah mencapai 143 kasus positif (confirm) dengan 112 kasus meninggal. Dikhawatirkan dengan terus meningkatnya kasus kematian pada manusia akan terjadi pandemi flu burung di Indonesia seperti yang terjadi pada tahun 1918, jutaan orang di belahan dunia meninggal akibat pandemi flu burung (US Department of Health & Human Services 2006). Kabupaten Tangerang telah ditetapkan oleh Pemerintah Republik Indonesia sebagai salah satu wilayah endemis. Avian Influenza. Data dari Dinas Pertanian dan Peternakan Kabupaten Tangerang hingga bulan April tahun 2009 terdapat 19 (sembilan belas) kecamatan dari 36 (tiga puluh enam) kecamatan yang positif kasus AI pada unggas. Selain itu, dari tahun 2005 hingga Maret 2009 tercatat bahwa terdapat 20 kasus konfirm AI dengan 18 orang meninggal dunia.
Keyword: 

Judul: A Study of Environmental Risk Factors in Outbreak of Avian Influenza in Human (Case Control Study in West-Java Province)
Abstrak: Flu burung pertama kali menyerang manusia dilaporkan di Hongkong pada tahun 1997. Selama Kejadian Luar Biasa (KLB) dilaporkan 18 orang dirawat di nunah sakit dan enam orang meninggal dunia (Yuen, Chan, Peiris, et. ai, 1998). Pada tahun 2008 total kasus flu burung terbanyak di dunia adalah Indonesia bukan lagi Vietnam dengan jumlah kasus 126 orang dan meninggal103 orang (81,7%). Propinsi Jawa Barat merupakan kasus tertinggi denganjumlah 31 orang dan meninggal26 orang (83,8%). Penyakit flu burung pada manusia mempunyai tingkat keganasan (virulensi) yang paling membahayakan di antara penyakit infeksi menular lainnya (HIV/AIDS, Malaria, dan lain-lain). Tingkat kematian akibat penyakit flu burung angka kejadiarmya sangat tinggi dibandingkan dengan penyakit menular lainnya mencapai 81,7% di Indonesia. Masa inkubasi penyakit flu burung pada manusia sangat cepat yaitu 1-10 hari. Identifikasi tanda dan gejala klinik penyakit flu burung di awali dengan ISP A disertai keluhan demarn (temperatur 2: 38°C), batuk, sakit tenggorokan, atau beringus (Depkes, 2004). Kadang kala sebagian besar kelompok masyarakat menganggap gejala flu biasa-biasa saja. hnpJikasinya dengan waktu yang sangat cepat penyakit flu burung menyebar ke berbagai wilayah melintasi negara. Penyakit flu burung saat ini telah menjadi isu global sehingga penanganan yang serius perIu segera diarnbil agar KLB flu burung tidak bermutasi menjadi flu yang menular dari manusia ke manusia dan menjadi wabah pandellli influenza. Menurut WHO, terdapat enam fase global pandellli influenza berdasarkan faktor epidemiologi pada manusia sebelum suatu pandemi ditetapkan. Flu burung berdasarkan data yang diperoleh dari WHO masuk pada fase ke-3 yaitu peri ode kewaspadaan terhadap pandemi (Bapenas, 2005). Perubalmn pada lingkungan itu pada gilirannya akan mempengaruhi kehidupan lllanusia termasuk masalah kesehatan manusia. Teori Gordon, dalam Anies (2006) menyatakan ketidakseimbangan terjadi akibat pergeseran faktor lingkungan akan lllempengaruhi bibit penyakit (agent) menjadikannya lebih ganas atau lebih llludah masuk ke dalam tubull manusia. Peningkatan insidensi penyakit flu burung setiap waktu pada manusia terus bertambah yang disertai dengan tingginya angka kematian. Fenomena ini menunjukan ballwa flu burung menjadi perhatian yang menakutkan bagi manusia Perumusan masalah dalam penelitian ini adalah peranan faktor lingkungan baik lingkwlgan fisik, biologi-kimia, dan sosial-ekonomi yang berpotensi menjadi media dominan penyebaran penyakit flu burung yang semakin luas. Lingkungan fisik menjadi pemicu dalam mentransmisikan virus H5N1 melalui udara akibat konsentrasi virus yang tinggi dalarn saluran pemafasan (Capua & Mutinelli, 2001). Di lingkungan air virus H5Nl dapat hidup dengan kondisi tertentu (Siegel, 2006). Bahkan penyebaran virus diduga berasal dari migrasi bunmg dan transportasi unggas yang terinfeksi (Depkes RI, 2004). ..- -tingkungan- sosial-ekonomiyangberhubungandenganjenis -pekeIjaan,tempat pekerjaan dan lainnya merupakan faktor lingkungan yang mempermudah terjadinya penyakit flu burung. Tujuan penelitian pada bagian ini adalah 1) membuat perjalanan riwayat alarniah penyakit flu burung, 2) menemukenali faktor manusia yang telinfeki penyakit flu burung, 3) menemukenali faktor risiko lingkungan, 4) membuat model probabilitas interaksi faktor risiko lingkungan, 5) melakukan kajian kelembagaan iii pencegahan penyakit flu burung pada manusia, dan 6) membuat model intervensi pencegahan yang berbasis pada faktor risiko lingkungan dominan. Disain penelitian ini menggunakan beberapa pendekatan yaitu studi kasus, studi kasus kontrol, studi dokumentasi dan literatur, dan sistem dinamik. Sumber data utama penelitian ini mencakup data primer dimana peneliti memperoleh informasi langsung dari pasien flu burung yang dinyatakan sembuh
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