Judul: Pola kepekaan Aeromonas Hydrophila terhadap beberapa antibiotika
Abstrak: Kasus Penyakit bakterial yang disebabkan oleh Aeromonas hydrophila pada ikan budidaya air tawar di Indonesia sampai saat ini masih merupakan salah satu bentuk kendala yang sangat merugikan. Pemakaian antibiotika untuk pengobatan penyakit bakte- rial pada ikan di Indonesia terutama dilakukan sejak terja- dinya wabah penyakit bakterial pada usaha budidaya ikan mas sekitar tahun 1980. Sedangkan cara pemakaian antibiotika untuk penanggulangan penyakit bakterial pada ikan dapat dila- kukan melalui makanan, perendaman dan suntikan. Penanggulangan penyakit bakterial pada ikan sampai saat ini masih bersifat mencoba-coba, antara lain dengan penggunaan chloramphenicol, oxytetracyclin dan streptomycin dengan dosis 10 - 50 ppm dalam waktu yang tidak ditentukan (Bullock et al., 1971). Beberapa jenis kemoterapi lain yang pernah digunakan dalam penanggulangan wabah Aeromonas hydrophila antara lain Nifuran, Malachite Green oxalate, kalium permanganat dan sulfamerazin. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola kepekaan Aeromonas hydrophila terhadap berbagai antibiotika secara in vitro dengan penggunaan Uji Antibiogram dan Uji Turbiditas. Rancangan penelitian yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap dan Uji Banding Ortogonal untuk Uji Antibiogram. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemakaian antibiotika untuk menghambat dan menahan pertumbuhan Aeromonas hydrophila secara in vitro memberikan pengaruh yang sangat nyata (p<0.01), dengan Uji Banding Ortogonal dapat diketahui urutan kekuatan kerja dan efektivitas dari masing-masing antibiotika sebagai berikut: chloramphenicol, trimethoprim, erythromy- cin, neomycin, streptomycin atau kanamycin, tetracyclin dan novobiocin. Hasil Uji Turbiditas menunjukkan chloramphenicol pada kadar 5 ppm telah sangat efektif untuk menahan pertumbuhan Aeromonas hydrophila. Kanamycin mulai bekerja pada kadar 5 ppm dan benar-benar efektif pada kadar 30 ppm. Streptomycin mulai bekerja pada kadar 40 ppm dan benar-benar efektif pada kadar 50 ppm. Tetracyclin sama sekali tidak berfungsi sampai dengan kadar 50 ppm dalam menghambat pertumbuhan Aeromonas hydrophila secara in vitro pada suhu kamar…
Keyword: 

Judul: Isolasi dan Karakterisasi Aeromonas hydrophila dari Ikan Kembung (Rastrelligcr kanagurta) dan Udang Windu (Penaeus monodon) yang Dijual di Pasar Tradisional dan Pasar Swalayan Kota Bogor
Abstrak: Aeromonas hydrophila merupakan bakteri patogen asal makanan. Sejak tahun 1968 bakteri ini diketahui dapat menimbulkan penyakit pada manusia.Bakteri ini dapat menyebabkan septisemia pada penderita penurunan kekebalan tubuh dan gastroenteritis pada individu yang sehat. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengisolasi dan mengkarakterisasi A. hydrophila dari ikan kembung dan udang windu yang dijual di pasar -tradisional dan pasar swalayan Kota Bogor, dan kepekaannya terhadap beberapa jenis antibiotik. Metode identifikasi dan karakterisasi berasal dari FSIS/USDA Microbiology Laboratory Guidebook edisi ke-3. Ikan dan udang diperoleh dari 2 pasar tradisional dan 2 pasar swalayan masing-masing sebanyak 20 sampel. Rata-rata jumlah popul:isi presumtif Aeromonas spp. dari 20 daging ikan adalah 5,9 x 107 CFU/g dengan jumlah presumtif terendah 2,2 x 104 CFU/g dan tertinggi 5,8 x IOR CFU/g. Rata-rata jumlah populasi presumtif Aeromonas spp. dari 20 dagirig udang adalah 4,9 x 108 CFU/g dengan jumlah prnsumtif terendah 4,9 x 104 CFU/g dan tertinggi 6,0 x 108 CFU/g. Isolat presumtif positif Aeromonas spp. dikonfirmasi dengan manitol fermentation broth, argmm decarboxylase broth (Moeller), ornithin decarboxylase broth (Moeller), glucose fermentation broth dan esculin broth. Kepekaan bakteri ini diuji secara in vitro dengan menggunakan antibiotik amoksisilin, neomisin, enrofloksasin, trimethoprim, dan oksitetrasiklin. Delapan belas (90%) dari 20 sampel ikan yang diperiksa terkontaminasi oleh A. hydrophila. Enam belas (80%) dari 20 sampel udang yang diperiksa terkontaminasi oleh A. hydrophila. Rata-rata kontaminasi A. hydrophila pada ikan dan udang di pasar tradisional secara berurutan adalah 93,75% dan 81,25%. Rata­rata kontaminasi A. hydrophila pada ikan dan udang di pasar swalayan masing­masing adalah 75%. Hasil analisa ragam dan uji wilayah berganda Duncan terhadap rata-rata kontaminasi dan jumlah rata-rata populasi A. hydrophila pada daging ikan dan udang yang dijual di pasar tradisional, dan pasar swalayan tidak berbeda (P>0,05). Resistensi A. hydrophila terhadap 6 jenis antibiotik pada dosis standar dengan metode Kirby-Bauer adalah amoksisilin (100%), trimethoprim (87,5%), eomisin (62,5%), oksitetrasiklin (37,5%), dan enrofloksasin (25%). Peningkatan dosis neomisin, oksitetrasiklin, dan enrofloksasin berpengaruh terhadap kepekaan A. hydrophila. Peningkatan dosis amoksisilin dan trimethoprim tidak berpengaruh terhadap kepekaan A. hydrophila
Keyword: taksonomi dan klasifikasi, Faktor Virulensi, Reservoir, fisiologi ikan, gizi ikan

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