Judul: Patomorfologi Insang Ikan Mas (Cyprinus carpio) Pasca 24 Jam Kematian.
Abstrak: Pembusukan merupakan keadaan jaringan tubuh yang mengalami penghancuran oleh proses autolisis dan aktivitas bakteri. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari patomorfologi insang ikan mas 24 jam pasca kematian sebagai acuan forensik veteriner. Sebanyak 39 ekor ikan mas (Cyprinus carpio) dieutanasi pada suhu -13°C selama 60 menit. Perubahan makroskopis ikan mas dengan tinjauan khusus mikroskopis insang diamati pada jam ke-0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, dan 24 jam setelah kematian, untuk mempelajari waktu kematian hewan sesuai dengan forensik veteriner. Hasil penelitian menunjukkan perubahan patomorfologi ikan setelah kematian yaitu terbentuknya lendir keruh pada jam ke-2 pasca kematian, rigor mortis pada jam ke-6 pasca kematian, bau busuk tercium pada jam ke-8 pasca kematian, dan mata menjadi keruh dan hadirnya lalat pada jam ke-18 pasca kematian. Perubahan makroskopis insang yaitu konsitensi insang menurun dan hadirnya lendir pada jam ke-4 pasca kematian dan warna menjadi merah muda pada jam ke-12 pasca kematian. Perubahan mikroskopis insang yaitu deskuamasi sel epitel pada jam ke-0 pasca kematian, perubahan sitoplasma sel pada jam ke-2 pasca kematian, dan perubahan inti sel pada jam ke-4 pasca kematian. Bakteri sudah teramati sejak jam ke-0 pasca kematian, dan semakin banyak dengan bertambahnya waktu pembusukan. Perubahan makroskopis ikan keseluruhan serta perubahan makroskopis dan mikroskopis insang dapat digunakan untuk menentukan interval waktu kematian dan penyebab kematian.
Keyword: autolisis, ispatologi, insang, ikan mas, pembusukan, putrefaksi

Judul: Patomorfologi Intestinal Ikan Mas (Cyprinus carpio) 24 Jam Pasca kematian.
Abstrak: Forensik veteriner merupakan ilmu yang mempelajari penyebab, waktu, dan cara kematian hewan. Namun ilmu ini belum banyak dikembangkan pada satwa akuatik. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari patomorfologi intestinal ikan mas (Cyprinus carpio) 24 jam pasca kematian sebagai dasar acuan pengembangan ilmu forensik veteriner. Sebanyak 39 ekor ikan mas dibagi menjadi 13 kelompok dan dieutanasia dengan suhu -13oC selama 60 menit. Selanjutnya diamati perubahan makroskopis ikan secara keseluruhan, dan perubahan makroskopis dan mikroskopis usus berdasarkan waktu pengamatan yaitu jam ke- 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, dan 24 pasca kematian. Penilaian hasil pengamatan dilakukan secara kualitatif dengan metode scoring. Hasil penelitian menunjukkan kehadiran lendir pada jam ke-2 pasca kematian, rigor mortis pada jam ke-6 pasca kematian, bau busuk pada jam ke-8 pasca kematian, serta mata mengeruh dan hadirnya lalat pada jam ke-18 pasca kematian. Usus ikan sedikit kembung pada jam ke-10, dan mulai kembung pada jam ke-12 pasca kematian. Perubahan mikroskopis berupa deskuamasi epitel, adanya gelembung gas dan koloni bakteri di jaringan usus terlihat pada jam ke-2 pasca kematian, perubahan struktur mukosa pada jam ke-4 pasca kematian, dan perubahan tunika muskularis pada jam ke-14 pasca kematian. Perubahan makroskopis ikan, serta perubahan makroskopis dan mikroskopis usus ikan dapat digunakan untuk menentukan waktu dan penyebab kematian.
Keyword: autolisis, dekomposisi, intestinal ikan mas, patologi forensik veteriner, post-mortem

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