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: Ikan Pelangi Arfak, Melanotaenia arfakensis Allen, 1990: Konservasi dan Pengembangannya di Sistem Sungai Prafi, Manokwari
Abstrak: Ikan pelangi arfak, Melanotaenia arfakensis adalah salah satu sumber daya hayati endemik di perairan tawar Papua, khususnya pada beberapa sungai di Manokwari. Spesies ikan ini berpotensi sebagai ikan hias karena berwarna cemerlang dan ukuran yang relatif kecil, serta sebagai pengendali hayati (biokontrol) terhadap larva nyamuk. Kecenderungan populasi ikan endemik ini di habitat alami patut diduga mengalami penurunan, berkaitan dengan perubahan habitat alaminya sebagai akibat aktivitas penebangan hutan untuk lahan perkebunan kelapa sawit, pertanian, dan permukiman. Perubahan kondisi hidrologis sungai juga berkaitan dengan pembuatan bendungan dan saluran irigasi. Penurunan kualitas habitat juga berkaitan dengan masuknya pestisida dan limbah pengolahan minyak kelapa sawit ke dalam sistem sungai. Juga keberadaan spesies ikan asing dikhawatirkan menambah tekanan terhadap keberadaan populasi ikan pelangi arfak. Keberadaan ikan pelangi arfak saat ini cukup banyak mengalami gangguan, dan statusnya dalam IUCN redlist sudah berada dalam kategori rentan (vulnerable) dengan kriteria A2ce. Berdasarkan beberapa masalah yang telah dikemukakan, penelitian ini dilakukan untuk (1) mendeskripsikan degradasi dan fragmentasi habitat ikan pelangi arfak di Sungai Nimbai dan S. Aimasi, (2) mendekripsikan efektivitas mencari makan terkait dengan kondisi kekeruhan air, (3) menganalisis ekologi trofik pada komuitas ikan terkait interaksi kompetisi dan pemangsaan terhadap ikan endemik ini, (4) mendeskripsikan aktivitas pemijahan, perkembangan awal, dan pertumbuhan larva sebagai informasi awal untuk keberhasilan dalam upaya penangkaran dan pelepasliaran di habitat alami, dan (5) menyusun konsep strategi konservasinya terkait informasi biologi dan ekologi yang telah tersedia. Hasil analisis menunjukkan bahwa ikan pelangi arfak terutama ditemukan pada lokasi di bagian hulu Sungai Nimbai (L1-L4) dan Sungai Aimasi (L6-L7.2) berdasarkan frekuensi kehadiran (>90,9 %) dan kelimpahan relatif (25,5 %). Frekuensi kehadiran dan kelimpahan yang rendah ditemukan pada lokasi saluran pembuangan limbah (L4.1-L4.3) dan lokasi di bagian ke arah hilir (L5 dan L8). Indeks tumpang tindih pemanfaatan tipe habitat di lokasi ini juga menunjukkan nilai yang semakin besar di antara ikan pelangi arfak dan spesies ikan asing. Persebaran dan kelimpahan ikan pelangi arfak yang tinggi di bagian hulu diduga terkait dengan kondisi habitat yang masih relatif sesuai bagi kehidupannya. Lokasi di bagian hulu S. Nimbai dan S. Aimasi dicirikan oleh konsentrasi oksigen yang lebih tinggi, kecepatan aliran air yang lebih tinggi, kedalaman air yang lebih dalam, dan pH air yang lebih basa, kelimpahan ikan pelangi yang lebih tinggi. Sementara lokasi di bagian saluran pembuangan limbah dan di bagian hilir dicirikan oleh tingkat kekeruhan, alkalinitas total, konduktivitas, suhu air, dan kelimpahan ikan asing yang lebih tinggi. Penurunan kualitas habitat di bagian hilir kedua sungai, menyebabkan persebaran ikan pelangi arfak terbatas dengan kelimpahan menurun. Habitat ikan pelangi arfak di bagian hilir Sungai Nimbai telah mengalami degradasi berkaitan dengan berkurangnya vegetasi hutan riparia di bagian tepi sungai sehingga masukan partikel tersuspensi dan kekeruhan dalam sistem sungai meningkat. Hasil penelitian skala laboratoris menunjukkan bahwa tingkat pemangsaan ikan pelangi arfak akan semakin menurun dengan semakin meningkatnya tingkat kekeruhan. Tingkat pemangsaan rata-rata dalam setiap kelas ukuran tidak berbeda nyata (p>0,05) di antara tingkat kekeruhan yang rendah (50,52 NTU), dan mulai berbeda nyata (p<0,05) pada tingkat kekeruhan yang lebih tinggi (>100,12 NTU). Kekeruhan menyebabkan penurunan efektivitas mencari makan dan selanjutnya berakibat penurunan laju pertumbuhan, kelimpahan, serta penyebaran di
Keyword: degradasi habitat, Melanotaenia arfakensis, penangkaran, restorasi habitat, strategi konservasi

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