Judul: Kelenturan fenotik sifat produksi Mencit (Mus muculus) sebagai respon terhadap air minum dengan garam yang berbeda
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Pemuliaan dan Genetika, Fakultas Peternakan lnstitut Pertanian Bogor, berlangsung dari April sampai Juni 2002. Penelitian ini menggunakan dua populasi mencit, yaitu mencit putih dan Agouti yang berumur 21 hari. Mencit tersebut berasal dari Laboratorium Pemuliaan dan Genetik Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor, dengan jumlah 48 ekor yang terdiri dari 2 ekor betina dan 16 ekor jantan untuk masing-masing populasi mencit. Tujuan penelitian ini adalah mempelajari fenomena kelenturan fenotipik sifat-sifat produksi yang meliputi: bobot badan umur 1-21 hari dan jumlah anak yang mampu hidup dari lahir sampai dengan hari ke-21. Rancangan statistik yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap Pola faktorial untuk mempelajari pengaruh air minum yang mengandung kadar garam yang berbeda terhadap peubah yang diamati.
Keyword: Mencit, Mencit Agouti, Kadar garam

Judul: Keberadaan fenomena kelenturan fenotipik sifat-sifat produksi dan reproduksi pada mencit (Mus musculus)
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Pemuliaan dan Genetika Ternak Fakultas Peternakan Institut Pertanian Bogor selama empat bulan, mulai bulan Januari sampai April 1996. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui keberadaan kelenturan fenotipik pada beberapa sifat produksi dan reproduksi serta mengetahui nilai korelasi fenotipik antar sifat produksi dan nilai heritabilitasnya. Hewan yang digunakan untuk penelitian ini adalah mencit agouti, hitam dan albino sebanyak 540 ekor pada generasi pertama dan 730 ekor pada generasi kedua. Perlakuan pada mencit dilakukan dengan membedakan populasi (agouti, hitam dan albino), dan jenis kelamin (jantan dan betina). Perlakuan berupa ransum berprotein rendah (12%) dan ransum berprotein normal (20%). Peubah yang diamati yaitu jumlah dan bobot lahir, jumlah dan bobot sapih, jumlah dan bobot dewasa dan jumlah kematian mencit. Rancangan statistik yang digunakan yaitu rancangan acak lengkap pola faktorial 3 x 2 x 2. Untuk mengetahui keberadaan kelenturan fenotipik, digunakan analisis ragam dua arah. Kelenturan fenotipik dikatakan ada jika faktor ransum, nyata berpengaruh terhadap sifat yang diamati. Perbedaan kelenturan fenotipik antar populasi dinyatakan ada jika interaksi antara populasi dengan ransum mempunyai nilai peluang yang nyata. Nilai kelenturan fenotipik masing-masing populasi didapat dengan menghitung selisih antara rataan bobot badan gabungan jantan dan betina pada ransum kontrol dan perlakuan. Pada mencit agouti, hitam dan albino diamati adanya fenomena kelenturan fenotipik. Rataan nilai kelenturan fenotipik dari umur tiga sampai delapan minggu untuk mencit agouti, hitam dan albino adalah masing-masing 2,0619; 2,3093; 1,5486. Rataan nilai kelenturan fenotipik untuk semua populasi pada umur 3, 4, 5, 6, 7 dan 8 minggu berturut-turut adalah 0,2153; 0,7912; 1,2158; 3,0159; 3,4754 dan 3,1258. Korelasi fenotipik sifat yang diamati pada mencit antara bobot lahir dengan bobot sapih, bobot sapih dengan bobot dewasa dan bobot lahir dengan bobot dewasa mempunyai nilai berturut-turut 0,658; 0,540 dan 0,821, sehingga seleksi untuk bobot badan dapat dilakukan sejak lahir. Seleksi untuk sifat bobot sapih dan bobot dewasa akan memberikan respon seleksi yang tinggi karena heritabilitas sifat ini tinggi yaitu berturut-turut 0,32 dan 0,48.
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