Judul: Pengaruh anaestesis tricaine methanesulphonate ( MS - 222 Sandoz ) terhadap benih  ikan mas ( Cyprinus carpio Linn. )
Abstrak: Unive Suatu penelitian dilakukan dengan tujuan untuk menge- tahui kadar MS-222 yang memingsankan benih ikan mas yang dinyatakan dalam nilai FC50 (effective concentration) serta mengetahui waktu yang dibutuhkan untuk siuman, setelah ikan mas dipingsankan dengan MS-222 selama 24 jam. Penelitian dilakukan di Laboratorium Pencemaran Air BIOTROP Bogor selama 9 hari, yang terbagi dalam dua perco- baan yaitu percobaan I (Uji toleransi benih ikan mas ter- hadap MS-222 dalam wadah terbuka) dan percobaan II (Uji penggunaan MS-222 dalam wadah tertutup). Pelaksanaan uji biologis MS-222 terhadap benih ikan mas dalam wadah terbuka dilakukan dengan aerasi, sedangkan dalam wadah tertutup dilakukan dengan pemberian oksigen. Wadah terbuka berupa botol gelas/kaca dan wadah tertutup berupa kantong-kantong plastik. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL). Perlakuan kadar MS-222 dalam wadah terbuka adalah: 0 (kontrol); 20; 30; 40; 50 dan 60 ppm, sedangkan dalam wadah tertutup adalah: 0 (kontrol); 16; 23; 34 dan 49 ppm. Tiap-tiap perlakuan mendapat 3 ulangan. Benih ikan mas yang digunakan mempunyai kisaran panjang 3 5 cm dan bobot 1,13 2,44 gram.
Keyword: 

Judul: Pengaruh pemberian bahan anestesi (MS-222) terhadap kelangsungan hidup benih ikan patin (Pangasius sutchi) pada proses pengangkutannya
Abstrak: Ikan Patin pada ukuran kecil dikenal sebagai ikan hias dan pada ukuran besar ikan ini merupakan ikan konsumsi yang banyak diminati masyarakat. Permintaan akan ikan ini terus meningkat terutama untuk daerah-daerah di luar pulau Jawa. Sementara pembenihan ikan ini banyak ditemukan di pulau Jawa terutama Bogor. Upaya untuk memasok benih dari pulau Jawa keluar pulau Jawa telah sering dilakukan, namun jumlah ikan yang diangkut masih sedikit dan tingkat kelangsungan hidupnya masih rendah. Salah satu usaha yang sangat efektif untuk mengatasi masalah yang ada saat pengangkutan adalah penambahan bahan anestesi ke dalam media pengangkutan. Penambahan bahan anestesi ini berguna untuk menekan aktivitas metabolisme, yang pada akhirnya dapat meningkatkan kepadatan ikan yang diangkut. Salah satu bahan anestesi yang sering digunakan adalah MS-222. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh penggunaan MS-222 pada media transportasi benih patin terhadap peningkatan kepadatan dan kelangsungan hidupnya. Ikan yang telah diseleksi dimasukkan ke dalam kantong plastik yang berisi air dengan kepadatan masing-masing 100, 300, 400, 500 dan 600 ekor/lt. Setelah itu ditambahkan MS-222 dengan dosis masing-masing 0 ppm, 25 ppm dan 50 ppm. Selanjutnya dipompakan oksigen, perbandingan volume air dan oksigen adalah 1:3, terakhir kantong plastik diikat dengan karet gelang. Untuk menstimulasi guncangan selama penelitian maka kantong-kantong tadi diletakkan diatas air yang senantiasa berguncang. Setelah 18 jam perlakuan ikan-ikan yang ada dalam kantong dipindahkan ke dalam air bersih (tanpa MS-222) dan dilakukan pengukuran terhadap kualitas air yang ada dalam kantong tersebut. Rancangan yang digunakan adalah Rancangan Faktorial, 3 x 5 dan dilakukan sebanyak 3 ulangan. Analisa statistik dilakukan terhadap kelangsungan hidup ikan dan tehadap perubahan kualitas air dalam kantong pengangkutan...
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