Judul: Pemanfaatan Ekstrak Daun Ketapang Terminalia cattapa Untuk Pencegahan dan Pengobatan Ikan Patin Pangasiondon hypopthalamus Yang Terinfeksi Aeromonas hydrophila
Abstrak: Ikan patin merupakan jenis ikan konsumsi air tawar dan dikenal sebagai komoditi yang berprospek cerah karena permintaan yang tinggi di masyarakat. Salah satu masalah yang menjadi ancaman dalam usaha budidayanya adalah penyakiy infeksi oleh bakteri Aeromonas hydrophila yang menyebabkan penyakit MOtile aeromonad Septicaemia (MAS). Salah satu bahan alami yang berpotensi sebagai bahan antibakteri adalah daun ketapang. Zat kimia dalam ekstrak daun ketapang yang diduga bersifat antibakteri adalah tannin dan flavonoid. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat efektifitas pemberian ekstrak daun ketapang sebagai zat anti bakteri terhadap bakteri Aeromonas hydrophila secara in vitro dan in vivo pada ikan patin Pangasionodon hypophthalmus.
Keyword: 

Judul: Efektivitas Ekstrak Dan Tepung Daun Kayu Manis Sebagai Pencegahan Infeksi Aeromonas Hydrophila Pada Ikan Patin Pangasianodon Hypophthalmus
Abstrak: Ikan patin Pangasianodon hypophthalamus termasuk komoditas yang banyak dibudidayakan secara intensif. Budidaya ikan patin ini dihadapkan pada kendala penyakit MAS (motile aeromonad septicaemia) yang disebabkan oleh Aeromonas hydrophila. Upaya pencegahan penyakit merupakan langkah yang tepat dalam penangggulangan terjadinya penyakit. Salah satu upaya pencegahan penyakit adalah dengan pemberian vaksin, namun vaksin kurang efektif jika digunakan untuk pencegahan infeksi A. hydrophila karena tingginya heterogenitas pada bakteri tersebut dan sifatnya yang spesifik pada agen patogen tertentu. Selain itu harga vaksin komersial relatif mahal. Pemberian suatu bahan alami yang ramah lingkungan dan tidak menimbulkan residu jika dikonsumsi merupakan salah satu alternatif untuk pencegahan penyakit akibat infeksi A. hydrophila. Daun kayu manis merupakan salah satu tanaman obat yang berfungsi sebagai antibakteri. Senyawa aktif yang terkandung dalam daun kayu manis yaitu alkaloid, flavonoid, fenolik hidrokuinon, saponin dan tanin yang dapat menghambat aktivitas bakteri. Pengujian daun kayu manis dalam bentuk ekstrak dan tepung perlu di teliti untuk menguji keefektifan di antara kedua bentuk tersebut dalam meningkatkan sistem imun ikan patin dan menghambat virulensi patogen A. hydrophila terhadap ikan patin. Penelitian ini dilakukan untuk menguji efektivitas ekstrak dan tepung daun kayu manis dalam pakan sebagai upaya pencegah infeksi bakteri A. hydrophila pada ikan patin Pangasianodon hypophthalmus. Penelitian ini terdiri atas uji in vitro dan uji in vivo. Persiapan uji meliputi penyediaan bakteri uji, penentuan LD50, pembuatan tepung dan ekstrak daun kayu manis, persiapan pakan, persiapan wadah dan persiapan ikan uji. Perlakuan uji in vitro meliputi uji zona hambat ekstrak daun kayu manis dan uji kultur bersama tepung daun kayu manis dengan masing-masing dosis yaitu 0,1, 0,5, 1 dan 1,5%. Perlakuan uji in vivo terdiri atas 4 perlakuan dan 3 ulangan yaitu pemberian ekstrak daun kayu manis 1% serta diinjeksi bakteri A. hydrophila, pemberian tepung daun kayu manis 0,5% serta diinjeksi bakteri A. hydrophila, kontrol positif (pemberian pakan tanpa penambahan bahan uji serta diinjeksi bakteri A. hydrophila), kontrol negatif (pemberian pakan tanpa penambahan bahan uji serta diinjeksi phosphat buffer saline (PBS). Uji ini dilakukan pada ikan patin ukuran 5,8±0,21 g yang dipelihara di akuarium ukuran 60×30×30 m3 dengan kepadatan 10 ekor/akuarium. Ikan uji diberi pakan 3 kali sehari yaitu pagi, siang dan sore. Selanjutnya ikan dipelihara selama 14 hari dan pada hari ke-14 semua perlakuan kecuali kontrol positif (K+) diinfeksi dengan bakteri A. hydrophila dan kontrol negatif (K-) diinfeksi dengan PBS. Setelah injeksi bakteri ikan dipelihara selama 14 hari. Parameter yang diamati adalah jumlah konsumsi pakan, laju pertumbuhan harian, efisiensi pakan, kualitas air dan gambaran darah (hemoglobin, hematokrit, total eritrosit, total leukosit) dan respiratory burst diukur pada hari ke-2 sebelum injeksi bakteri (H-2), hari ke-2 setelah diinjeksi bakteri (H+2), hari ke-6 setelah diinjeksi bakteri (H+6) dan hari ke-13 setelah diinjeksi bakteri (H+13). Kelangsungan hidup diukur setiap hari saat perlakuan uji. Kualitas air selama perlakuan berada pada kisaran optimum yaitu suhu 28-32oC, pH 7,50-8,00, oksigen terlarut 6,13-7,93 mg/L dan nilai amonia 0,03-0,94 mg/L. Hasil uji in vitro menunjukkan dosis 0.5% ekstrak daun kayu manis merupakan hasil terbaik ditandai dengan luasnya zona bening dan semakin luas zona bening disekitar paper disk menunjukkan semakin besar daya antibakterinya. Sedangkan untuk tepung daun kayu manis dosis
Keyword: Aeromonas hydrophila, antibakteri, Cinnamomum burmannii, Pangasianodon hypophthalmus

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