Judul: Patomorfologi Hepatopankreas Ikan Mas (Cyprinus carpio) 24 Jam Pasca
Abstrak: Proses pembusukan pada ikan khususnya organ hepatopankreas, kurang mendapat perhatian dari ilmu patologi forensik veteriner. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran patomorfologi pembusukan organ hepatopankreas sebagai referensi patologi forensik veteriner. Sebanyak 39 ekor ikan mas dieutanasi dengan suhu -13oC, dan diamati perubahan morfologi tubuh ikan keseluruhan serta patologi anatomi dan histopatologi organ hepatopankreasnya. Pengamatan dilakukan setiap dua jam, yaitu pada jam ke 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 setelah kematian. Hasil penelitian menunjukkan pembusukan mulai teramati pada jam ke-8 setelah kematian dengan timbulnya bau dan bertambahnya kekeruhan air. Rigor mortis dan munculnya lendir teramati lebih awal, sedangkan kekeruhan mata dan kolonisasi serangga terjadi pada jam ke-18 setelah kematian. Pembusukan hepatopankreas mulai teramati pada jam ke-4 setelah kematian. Secara mikroskopik, pembusukan jaringan hati terjadi pada jam ke-4 setelah kematian, 2 jam lebih cepat dibandingkan jaringan pankreas. Bakteri muncul sebelum kerusakan inti dan struktur jaringan dapat teramati yaitu pada jam ke-2, dan gas antar sel muncul pada jam ke-6 setelah kematian. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai acuan untuk menentukan waktu kematian ikan.
Keyword: Forensik veteriner, hepatopankreas, ikan mas

Judul: Patomorfologi Ginjal Ikan Mas (Cyprinus carpio) 24 Jam Pasca Kematian.
Abstrak: Dalam dunia forensik veteriner, pembusukan dapat digunakan untuk menentukan waktu kematian hewan. Oleh karena itu dibutuhkan suatu standar pembusukan pada satwa akuatik, khususnya ikan air tawar. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari perubahan patologi anatomi dan histopatologi ginjal ikan mas (Cyprinus carpio) 24 jam pasca kematian. Sebanyak 39 ekor ikan mas dieutanasia pada suhu -13oC selama 60 menit dalam freezer, kemudian dibagi menjadi 13 kelompok. Pengamatan makroskopis dan mikroskopis dilakukan pada jam ke-0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 setelah kematian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa awal proses pembusukan pada ikan terjadi 2 jam setelah kematian yang ditandai dengan keluarnya lendir, berlanjut dengan kekakuan otot (rigor mortis) pada jam ke-6, bau busuk tercium pada jam ke-8 dan mengundang datangnya lalat, serta kekeruhan mata pada jam ke-18 setelah kematian. Bentuk ginjal berubah menjadi tidak beraturan, rapuh, dan berwarna merah tua pada jam ke-18 setelah kematian. Pembusukan jaringan ginjal sudah terjadi pada jam ke-0 setelah kematian berupa kebengkakan sel, dan kerusakan inti sel mulai terlihat pada jam ke-2 setelah kematian. Sel epitel tubulus ginjal lebih cepat mengalami pembusukan daripada sel-sel glomerulus. Keberadaan gas di interstisial berkaitan dengan keberadaan bakteri pembusuk yang dapat ditemukan pada jam ke-2 setelah kematian. Bakteri yang ditemukan berbentuk batang. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk acuan forensik veteriner dalam menentukan waktu kematian ikan.
Keyword: forensik veteriner, ginjal, ikan, ikan mas, pembusukan

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