Judul: Bakteria yang diisolasi dari benih udang windu (Penaeus monodon Fab.) di PT Udang Asri Kencana, Karawang, Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keberadaan serta jenis-jenis bakteri yang terdapat pada benih udang windu (P. monodon Fab.) stadia NPL16, pada musim kema- rau dan musim hujan, yang berlangsung dari bulan September 1989 - Januari 1990. Tahap pelaksanaan penelitian ini, yaitu pengambilan contoh udang periode I pada bulan Sep- tember 1989 - Oktober 1989 (musim kemarau), yang di- lanjutkan dengan pengambilan contoh udang periode II pada musim hujan dari bulan Nopember 1989 Desember 1989 di PT UDANG ASRI KENCANA, sedangkan isolasi dan identifikasi bakteri dilakukan di Laboratorium Kesehatan Ikan. Pe- ngerjaan identifikasi bakteri berakhir pada bulan Januari 1990...
Keyword: 

Judul: Parasit yang menginfeksi udang windu (Penaeus monodon Fabricius) di pembenihan PT Udang Asri Kencana Karawang, Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jenis-jenis parasit yang menginfeksi benih udang windu dan keberadaan- nya pada tiap-tiap stadia udang serta keberadaan parasit tersebut menurut musim. Pengambilan contoh udang dilaksanakan pada tanggal 20 September 14 Oktober 1989 mewakili musim kemarau dan tanggal 9 November - 3 Desember 1989 mewakili musim hujan di PT Udang Asri Kencana, Karawang. Dan untuk pemeriksaan benih udang dilakukan di Laboratorium Parasit Ikan, Kolam Percobaan Babakan, Darmaga, Bogor. Penelitian dilakukan dengan memonitor dua siklus pembenihan udang windu, masing-masing satu siklus di musim hujan dan satu siklus lainnya dimusim kemarau. Monitoring siklus pembenihan udang dimulai saat telur menetas menjadi larva sampai udang dipanen dari bak pembenihan. Pengambilan contoh udang diambil pada tiap-tiap stadia benih udang yaitu stadia nauplius, zoea dan misis sebanyak satu kali. Sedangkan pada pascalarva dilakukan empat kali pengambilan contoh yaitu pada PL-1, PL-6, PL-12 dan PL-16. Jumlah contoh udang yang diambil pada tiap-tiap pengambilan contoh paling sedikit 30 ekor (Kabata 1982). Udang contoh diamati dan diperiksa dengan menggunakan mikroskop di laboratorium. Pada stadia nauplius sampai misis, bagian tubuh udang yang diperiksa adalah permukaan tubuh, insang, dan otot. Pada pascalarva selain bagian- bagian di atas juga diperiksa ususnya. Parasit yang ditemukan kemudian diidentifikasi. Identifikasi parasit dilakukan berdasarkan bentuk tubuh parasit, pergerakan tangkai (stalk) dan cara hidupnya menurut Pennak (1978) dan Farmer (1980). Sebagai data penunjang diukur beberapa parameter kualitas media hidup udang. Parameter kualitas media yang diukur adalah suhu, pH, oksigen terlarut, amoniak, nitrit. Data yang diperoleh dari penelitian ini dihitung frekuensi kejadian udang yang terinfeksi dan kemudian di analisis secara deskriptif..dst
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