Judul: Parasit pada Ikan Neon Tetra (Paracheirodon innesi Myers) yang diekspor melalui Balai Karantina Ikan Bandara Soekarno-Hatta, Jakarta
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jenis-jenis parasit dan habitat dari tiap-tiap parasit yang menyerang ikan neon tetra (Paracheirodon innesi Meyrs) yang diekspor melalui Balai Karantina Ikan Bandara Soekarno-Hatta, Jakarta. Ikan uji yang dipakai dalam penelitian adalah ikan neon tetra yang berasal dari lima farm di wilayah Jawa Barat dan Jakarta yang akan masuk ke Balai Karantina Ikan Bandara Soekarno-Hatta, Jakarta, yaitu Farm Aqua Marindo, Farm Maju Aquarium, Farm Vivajaya Internasiona, Farm Persada Aqua Fauna dan Farm Cahaya Baru. Data yang diperoleh dari penelitian meliputi jenis parasit, habitat yang diserang, prevalensi dan intensitas parasit dianalisa secara deskriptif.
Keyword: 

Judul: Invetarisasi Parasit Pada Ikan Neon Tetra (Paracheirodon Innesi, Myers), Ikan Manvis (Pterophyllum Scalare, Lichtenstein) dan Ikan Gapi (Poecilia Reticulata, Peters) di wilayah DKI Jakarta
Abstrak: Akuabisnis merupakan usaha yang sangat prospektif untuk dikembangkan di Indonesia. Keragaman spesies, potensi lahan, serta kultur masyarakat (petani dan konsumen) merupakan modal utama dalam pengembangan akuabisnis. Salah satu segmennya adalah usaha budidaya ikan hias. Perkembangan usaha budidaya ikan hias dapat dilihat dari peningkatan angka produksi, nilai ekspor, serta meluasnya usaha perikanan. Keberhasilan produksi yang ada banyak ditentukan oleh penerapan teknologi budidaya ditingkat petani. Peningkatan kapasitas produksi perikanan air tawar menemui beberapa kendala diantaranya ketersediaan benih baik kualitas maupun kuantitas, dan masalah penyakit. Masalah penyakit dapat menyebabkan kematian pada ikan. Dalam pencegahan dan penanggulangannya kita harus mampu mengontrol aspek inang, lingkungan dan patogen secara optimal. Dari aspek patogen, salah satunya adalah parasit. Dalam ha1 ini diperlukan informasi tentang jenis dan karakteristik parasit serta pola penyebarannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jenis-jenis dan habitat parasit yang rnenginfeksi ikan neon tetra, manvis dan gapi yang diambil dari petani di wilayah DKI Jakarta. Penelitian dilakukan di Laboratorium Kesehatan Ikan, Fakultas Perikanan dan llmu Kelautan, lnstitut Pertanian Bogor. lkan uji diambil dari petani di wilayah DKI Jakarta. Penelitian dilaksanakan dari bulan Juli 2001 sarnpai dengan Maret 2002. lkan uji yang digunakan adalah ikan neon tetra, ikan manvis dan ikan gapi. lkan uji diambil dari masing-masing spesies berjumlah 60 ekor. Pemeriksaan ikan dilakukan di Laboratorium kesehatan ikan, Jurusan Budidaya Perairan. Sebelum pemeriksaan setiap ikan diukur panjang baku (cm) dan ditimbang. Organ-organ yang diperiksa meliputi organ tubuh di bagian eksternal dan internal. Bagian eksternal meliputi permukaan tubuh termasuk sirip, insang, tutup insang, dan mata. Bagian internal meliputi saluran pencernaan dan urat daging. Pemeriksaan parasit pada masing-masing organ dilakukan dengan membuat preparat ulas, kemudian diamati dibawah mikroskop, dilanjutkan dengan pembuatan preparat permanen dan identifikasi. Parameter yang diamati meliputi jenis parasit, habitat, prevalensi dan intensitas parasit kemudian dianalisa secara deskriptif.
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