Judul: Tingkat Komsumsi Oksigen Ikan mas (Cyprinus carpio L.)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari tingkat konsumsi oksigen pada berbagai ukuran benih ikan Mas (Cyprinus carpio L.). Penelitian dilaksanakan di Laboratorium Water Pollution, BIOTROP, Bogor pada bulan Mei 1987. Rancangan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan lima perlakuan yaitu benih ikan Mas (Cyprinus carpio L.) berbobot 1-2 gram, 3-4 gram, 6-7 gram, 8-9 gram, dan 10-11 gram serta setiap perlakuan diulang tiga kali. Wadah penelitian berupa botol polyetilen bervolume 1,1 liter yang berfungsi sebagai wadah respirasi dihubungkan dengan botol penampung air. Semua wadah dilengkapi dengan thermometer. Setelah semua wadah diisi air hingga penuh, kemudian ditera kualitas fisiko-kimiawi air media yang terdiri dari oksigen terlarut, karbon dioksida bebas, alkalinitas, pH, dan suhu. Air yang digunakan telah diaerasi selama dua hari dan disaring dengan kertas saring millipore. Ikan yang telah dipuasakan selama dua hari, dimasukkan ke dalam wadah respirasi sebanyak 5 ekor per wadah. Peneraan kualitas air dilakukan setiap jam sampai ikan uji mati. Data yang diperoleh dianalisis dengan uji F, uji pembanding nilai tengah, dan untuk melihat respon dilakukan analisis regresi. ...
Keyword: 

Judul: Tingkat Konsumsi Oksigen Ikan Bawal Air Tawar (Colossomri mucropomurn), lkan Nilem (Osteochillus husselti, C.V.) dan Ikan Tawes (Puntiusjuvunicus, Blkr.)
Abstrak: Oksigen merupakan salah satu parameter kualitas air yang sangat penting dalam budidaya ikan. Oksigen yang dikonsumsi digunakan untuk mengoksidasi zatzat makanan untuk menghasilkan energi. Oleh karena itu laju metabolisme biasanya ditunjukkan dengan tingkat konsumsi oksigen per unit waktu. Dalam budidaya ikan semakin intensif tingkatan budidayanya akan semakin tinggi padat penebaran dan tingkat pemberian pakannya. Pada padat penebaran yang tinggi, kekurangan oksigen sering terjadi, akibatnya oksigen menjadi faktor pembatas. Stickney (1979) menyebutkan bahwa kekurangan oksigen dapat rnembahayakan hewan air, karena menyebabkan stress, mudah terkena penyakit, bahkan dapat menyebabkan kenlatian. Untuk mengatasi kekurangan oksigen, maka dilaktikan pergantian air dan aerasi. Kebutuhan ikan akan oksigen berbeda-beda, tergantung kepada spesies, ukuran (stadia), aktifitas, jenis kelamin, saat reproduksi, tingkat konsumsi pakan, suhu dan konsentrasi oksigen terlarut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat konsumsi oksigen ikan bawal air tawar (Colo,s.sornrr vzucroj~omurn), ikan nilem (Osteochillu,s husselli, C.V.) clan ikan tawes (Pzrnlius jnvnnicrrs, Blkr.) dan kadar oksigcn lethal bagi n~asingmasing ikan tersebut. Wadah percobaan (respirometcr) yang digunakan pada percobaan ini adalah botol plastik yang berukuran satu galon (19 L) clan tembus cahaya. Wadah percobaan ditutup dengan karet yang dilengkapi dengan !errnometer, pipa untuk mengalirkan air contoh dan pipa udara. Pipa-pipa tersebut dihubungkan dengan sclang plastik yang dilengkapi dengan kran. Tutup karet dilapisi lilin agar tidak tembus (kedap) udara.
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