Judul: Kerentanan ikan mas (Cyprinus carpio L.) strain cangkringan, Cianjur dan Sukabumi terhadap myxosporea
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kerentanan ikan mas strain cangkringan, cianjur dan sukabumi terhadap serangan parasit Myxosporea. Penelitian terdiri dari 4 tahap kegiatan yaitu: 1. penyediaan benih dilakukan di Sukaraja pada tanggal 22 Agustus 1988; 2. pemeliharaan benih dilakukan di Laboratorium Fakultas Perikanan IPB pada tanggal 25 Agustus 1988 -24 Oktober 1988; 3. penularan ikan uji dilakukan di Balai Budidaya Air Tawar Sukabumi pada tanggal 25 Oktober 1988 - 9 November 1988; 4. pemeliharaan ikan uji (inkubasi) dilakukan di Laboratorium Fakultas Perikanan IPB pada tanggal 10 November 1988 31 Desember 1988; 5. pemeriksaan ikan uji dilakukan di Laboratorium Fakultas Perikanan IPB pada tanggal 1 Januari 1989 28 Februari 1989. Rancangan percobaan yang dilakukan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan tiga perlakuan dan tiga ulangan. Ketiga perlakuan tersebut adalah ikan mas strain cianjur, cangkringan dan sukabumi, Ikan mas tersebut dipelihara dalam wadah fiber glas berkapasitas 1000 liter sebanyak 9 buah yang diisi air sebanyak 500 liter. Pada masing-masing wadah diisi 30 ekor ikan. Setiap hari dicatat kematian ikan dan pada akhir penelitian semua ikan dimatikan untuk selanjutnya dilakukan pemeriksaan. Dari hasil penelitian menunjukkan parasit yang mengSinfeksi ikan mas adalah Myxobolus koi, Myxobolus toyamai, Myxobolus artus dan Thelohanellus callisvoris. ...
Keyword: 

Judul: Kerentanan benih ikan mas (Cyprinus carpio Linn,) stok kuningan, cangkringan dan hibridnya terhadap infeksi parasit myxosporea
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kerentanan ikan mas stok kuningan, cangkringan dan hibridnya terhadap infeksi parasit Myxoврогеа. Penelitian ini dilakukan di Balai Budidaya Air Tawar, Sukabumi dan di Laboratorium Fakultas Perikanan IPB di Darmaga, Bogor dari tanggal 23 Agustus 1988 sampai dengan 29 Maret 1989. Penelitian ini terdiri dari 4 tahap kegiatan, yaitu 1. penyediaan ikan uji; 2. masa penularan; 3. masa pemeliharaan ikan uji dan 4. masa pemeriksaan dan identifikasi. Penelitian ini memakai empat perlakuan, yaitu ikan mas hibrid kuningan p cangkringan ♂ (A), ikan mas hibrid cangkringan p kuningan (B), ikan mas stok kuningan (C) dan ikan nas stok cangkringan (D) dengan masing-masing dua, tiga, satu dan satu ulangan. Wadah yang digunakan untuk penularan ikan uji adalah hapa berukuran 1 X 2 X 1 m³ sebanyak 10 buah, sedangkan untuk pemeliharaan ikan uji selama masa inkubasi adalah bak teraso berukuran 75 X 80 X 55 cm³. Setiap wadah diisi dengan satu macam perlakuan untuk satu ulangan. Selama masa pemeliharaan ikan uji, dicatat kematian ikan setiap harinya dan pada akhir penelitian semua ikan dimatikan untuk selanjutnya dilakukan pemeriksaan.
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