Judul: Analisis RAPD (Randomly Amplified Polymorphyc DNA) hibrida antara kerapu batik Epinephelus microdon betina dengan kerapu kertang E. lanceolatus Jantan dan respon terhadap perbedaan salinitas
Abstrak: Hibridisasi antara spesies ikan kerapu batik (Epinephelus microdon) betina dan ikan kerapu kertang (E. lanceolatus) jantan terus dikembangkan untuk memperoleh strain baru dengan performa unggul. Evaluasi genotipe dan fenotipe ikan kerapu hibrid dilakukan dengan analisis profil RAPD (Randomly Amplified Polymorphic DNA) menggunakan primer UBC 158 dan UBC 456 dan uji performa berdasarkan toleransi terhadap perbedaan salinitas 10, 20 dan 30 ppt pada beberapa karakter fenotipe. Analisis profil RAPD kerapu hibrid “Tiktang” menunjukan kekerabatan yang lebih dekat dengan ikan kerapu kertang jantan dengan indeks kemiripan 0,9760. Respon salinitas terhadap fenotipe pertumbuhan menunjukan bahwa perlakuan 10 ppt lebih rendah dibandingkan 20 dan 30 ppt (p<0,05).
Keyword: 

Judul: . Keragaman Genetik Dan Rekonstruksi Filogeni Ikan Kerapu Genus Epinephelus Dari Beberapa Perairan Indonesia
Abstrak: Ikan kerapu dari genus Epinephelus merupakan jenis ikan demersal yang sebagian hidupnya di daerah terumbu karang pada perairan tropis dan subtropis. Namun beberapa jenis pada fase juvenil dan larva ditemukan di daerah hutan mangrove dan padang lamun. Jumlah jenis ikan kerapu banyak ditemukan di perairan Indonesia, tercatat ada sekitar 110 spesies yang hidup di perairan Indo-Pasifik. Para nelayan telah melakukan penangkapan ikan kerapu meliputi hampir semua perairan karang yang ada di Indonesia. Hal ini disebabkan karena keuntungan yang diperoleh dalam perdagangan kerapu hidup sangat besar. Eksploitasi yang tinggi dan kurangnya upaya konservasi dapat menyebabkan berkurangnya stok ikan kerapu pada beberapa perairan di Indonesia. Upaya konservasi yang dapat dilakukan adalah dengan menjaga sumberdaya genetik, jenis dan ekosistem ikan tersebut. Sumber daya genetik merupakan tahapan dasar dalam upaya melindungi sumber daya ikan kerapu, melalui teknik DNA barcoding dan studi filogeni. Metode ini akan memudahkan dalam identifikasi bahkan hingga pada tingkatan spesies jika dibandingkan dengan hanya menggunakan metode identifikasi berdasarkan karakter morfologi. Penelitian ini menggunakan sampel ikan kerapu genus Epinephelus sebanyak 39 individu yang diambil dari perairan Lombok 12 individu, Karimunjawa 11 individu, Lampung 4 individu, Kendari, Madura, Numfor dan Tanakeke masing-masing 3 individu. Sampel dipreservasi kemudian dilanjutkan dengan proses ekstraksi, amplifikasi PCR (Polymerase Chain Reaction) dan elektroforesis di Laboratorium Biodiversitas dan Biosistematika Kelautan, Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, IPB. Tahapan sekuensing selanjutnya dikirim ke Berkeley Sequencing Facility, USA dengan metode Sanger, didapatkan panjang sekuen semua sampel sebesar 526bp. Analisis data menggunakan program MEGA 6.0.5 dengan metode filogenetik Neighbor Joining (NJ) dan Maksimum Likelihood (ML), model evolusi Kimura 2-parameter dan replikasi bootstraps 1000x. Dari pohon filogeni terbentuk sebanyak tujuh clade. yaitu Epinephelus areolatus, Epinephelus merra, Epinephelus fasciatus, Epinephelus longispinis, Epinephelus coioides, Epinephelus ongus dan Epinephelus coeruleopunctatus. Selain itu, jarak genetik terdekat didapatkan adalah Epinephelus ongus dan Epinephelus coeruleopncstatus dengan jarak genetik 0.091 (9%) dan jarak genetik terjauh antara Epinephelus ongus dan Epinephelus merra dengan jarak genetik 0.178 (18%).
Keyword: Keragaman Genetik, Filogeni, Epinephelus, Perairan Indonesia

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