Judul: Inventarisasi Bakteri pada Ikan Hias Mas Koki (Carassius auratus), Maanvis (Pterophyllum scalare), Black Ghost (Apteronotus albifrons) dan Cupang (Betta splendens) di Jakarta Timur
Abstrak: Ikan hias merupakan komoditas perikanan yang saat ini banyak menghasilkan devisa dari sektor non migas. Untuk memenuhi permintaan pasar yang cenderung meningkat, maka dilakukan budidaya ikan hias. Akan tetapi, kegiatan budidaya sering kali menghadapi berbagai kendala yang dapat menurunkan kualitas dan kuantitas ikan yang dihasilkan. Salah satu kendala yang sering dijumpai dalam budidaya adalah masalah penyakit, yang diantaranya disebabkan oleh infeksi bakteri. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menginventarisasi jenis-jenis bakteri pada beberapa ikan hias air tawar antara lain : ikan cupang (Betta splendens), maanvis (Pterophyllum scalare), mas koki (Carassius auratus) dan black ghost (Apteronotus albifrons) di Jakarta Timur. Penelitian ini dilakukan di dua tempat yaitu di pembudidaya ikan hias di Ciracas, Jakarta Timur sebagai tempat pengambilan ikan uji, dan Laboratorium Kesehatan Ikan, Jurusan Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan sebagai tempat pemeriksaan ikan uji dan identifikasi bakteri. Ikan uji yang digunakan dalam penelitian ini adalah ikan hias air tawar yaitu : ikan mas koki, cupang, maanvis, dan black ghost di Jakarta Timur. Jumlah contoh ikan untuk tiap jenis ikan adalah 15 ekor/jenis ikan/pengambilan contoh. Pengambilan contoh ikan dilakukan sebanyak 4 kali di Jakarta Timur. Total keseluruhan contoh ikan yang digunakan per pengambilan contoh adalah sebanyak 60 ekor/pengambilan contoh. Pemeriksaan bakteri dilakukan terhadap kulit, insang, organ ginjal, dan organ limpa. Identifikasi bakteri yang diisolasi mengikuti metode Cowan (1974), dan analisa data menggunakan analisa deskriptif. Dari 60 ekor ikan mas koki yang diperiksa, ditemukan 99 isolat yang terdiri dari 18 jenis bakteri yaitu : Alcaligenes sp. (14,14%), Kurthia sp. (13,13%), histeria sp. (13,13%), Neisseria sp. (9,09 %), Streptococcus sp. (8,08%), Eikenella sp. (8,08%), Chromobacterium lividum (7,07%), Pseudomonas sp. (6,06%), Branhamella sp. (5,05%), Acinetobacter sp. (3,03%), Rothia sp. (2,02%), Cardiobacterium sp. (2,02%), Staphylococcus sp. (2,02%), Flavobacterium sp. (2,02%), Corynebacterium sp. (2,02%), Micrococcus sp. (1,01%), Aeromonas sp. (1,01%), dan Streptobacillus sp. (1,01%). Dari 60 ekor ikan maanvis yang diperiksa, ditemukan 89 isolat yang terdiri dari 17 jenis bakteri yaitu : Kurthia sp. (8,90%), Aerococcus sp. (5,62%), Branhamella sp. (7,86%), Streptococcus sp. (8,99%), Eikenella sp. (8,99%), Listeria sp. (16,8%), Pseudomonas sp. (10,11%), Corynebacterium sp. (1,12%), Alcaligenes sp. (12,36%), Acinetobacter sp. (3,37%), Neisseria sp. (4,49%), Cardiobacterium sp. (2,25%), Flavobacterium sp. (1,12%), Nocardia sp. (3,37 %), Streptobacillus sp. (1,12%), dan Aeromonas sp. (2,25%)Dari hasil pemeriksaan 60 ekor ikan black ghost, ditemukan 79 isolat yang terdiri dari 15 jenis bakteri yaitu : Kurthia sp. (15,19%), Cardiobacierium sp. (12,65%), Branhamella sp. (8,86%), Streptococcus sp. (7,59%), Listeria sp. (7,59%), Neisseria sp. (7,59%), Acinetobacler sp. (6,33%), Pseudonumas sp. (6,33%), Aeromonas sp. (6,33%), Alcaligenes sp. (5,06%), Aerococcus sp. (3,79%), Eikenella sp. (5,06%), Micrococcus sp. (2,53%), Chromobacierium lividum (2,53%), dan Rothia sp. (2,53%). Dari hasil pemeriksaan 60 ekor ikan cupang, ditemukan 87 isolat yang terdiri dari 14 jenis bakteri yaitu : Kurthia sp. (39,54%), Streptococcus sp. (10,34%), Listeria sp. (10,34%), Pseudomonas sp. (9,19%), Acinetobacler sp. (8,05%), Alcaligenes sp. (6,89%), Branhamella sp. (6,89%), Aeromonas sp. (5,75%), Neisseria sp. (5,75%), Aerococcus sp. (4,59%), Eikenella sp. (3,45%), Cardiobacierium sp. (3,45%), 7?o?/7/a sp. (2,29%), dan Chromobacterium lividum (3,45%),
Keyword: 

Judul: Inventarisasi Bakteri Pada Ikan Hias Maanvis (Pterophyllum scalare), Maskoki (Carassius auratus), Neon Tetra (Paraeheirodon innesl) dan Black Ghost (Apteronotus albifrons) or Daerah Jakarta Selatan
Abstrak: Ikan hias merupakan salah satu komoditas ekspor yang memiliki kecenderungan ekspor terus meningkat dari tahun ke tahun. Semua makhluk hidup termasuk ikan dapat terserang oleh penyakit. Berdasarkan penyebab terjadinya penyakit, maka dikenal penyakit yang disebabkan oleh penyebab abiotik dan biotik. Salah satu contoh penyebab biotik adalah bakteri. Untuk penanggulangan penyakit perlu dilakukan identifikasi terhadap penyebab penyakit. Identifikasi penting dilakukan karena merupakan langkah awal untuk melakukan pencegahan ataupun penanggulangan terhadap penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menginventarisasi jenisjenis bakteri pada ikan hias maanvis (Pterophyllum scalare) , maskoki (Carassius auratus), neon tetra (Paracheirodon innesl) dan black ghost (Apteronotus albifrons) yang diambil dari petani di wilayah Jakarta Selatan. Pemeriksaan ikan dilakukan terhadap ikan maanvis, maskoki, neon tetra dan black ghost. Kemudian dengan sistem pooling (mengelompokkan 5 ekor ikan untuk setiap pemeriksaan) dilakukan isolasi bakteri dari organ kulit, insang, limpa dan ginjal. Organ-organ dari 5 ekor ikan yang akan diisolasi dikumpulkan dan dilakukan pembuatan preparat ulas kemudian dilakukan pengisolasian pada media TSA dengan cara di ulas menggunakan jarum ose steril. Setelah itu diinkubasi pad a suhu kamar selama 24-48 jam kemudian diamati warna, bentuk, tepian dan elevasinya untuk kemudian dilakukan pemurnian biakan bakteri. Setelah diperoleh isolat murni dilakukan uji biokimia untuk identifikasi.
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