Judul: Pengujian ekstrak ubi kayu (monihot esculata) sebagai bahan pada anestesi pada transportasi udang galah (Macrobrachium rosenbergii) hidup tanpa amedia air
Abstrak: Peningkatan kesadaran masyarakat tentang pentingnya mengkonsumsi makanan yang sehat dan bergizi menyebabkan semakin tingginya permintaan komoditas perikanan dalam keadaaan hidup. Pada transportasi hidup dengan media non-air, udang dikondisikan dalam keadaan imotil dengan memanfaatkan bahan anestesi.
Keyword: 

Judul: Pengujian ekstrak ubi kayu, Manihot esculata sebagai bahan anestesi pada transportasi udang galah, Macrobrachium rosenbergii hidup tanpa media air
Abstrak: Peningkatan kesadaran masyarakat tentang pentingnya mengkonsumsi makanan yang sehat dan bergizi menyebabkan semakin tingginya permintaan komoditas perikanan dalam keadaan hidup. Pada transportasi hidup dengan media non-air, udang dikondisikan dalam keadaan imotil dengan memanfaatkan bahan anestesi. Salah satu bahan alami yang memiliki potensi sebagai bahan anestesi adalah ubi kayu (Manihot esculata). Kandungan glukosida sianogen yang ada dalam ubi kayu dapat mempengaruhi kinerja syaraf sehingga diduga dapat dimanfaatkan sebagai zat anestesi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui toksisitas dan daya anestesi ekstrak ubi kayu terhadap udang galah dalam pengangkutan sistem kering. Pada penelitian pendahuluan, perhitungan kandungan sianida pada ubi kayu diperoleh kandungan sianida total sebesar 146 mg untuk setiap satu kilogram ubi kayu segar. Hubungan antara konsentrasi bobot ubi kayu (x) dan kandungan sianida (y) adalah y = 0,1458x + 0,0979. Pengujian ambang konsentrasi diperoleh nilai konsentrasi ambang bawah dan ambang atas masing-masing sebesar 10 dan 100 ppt (part per thousand). Pada penelitian utama, nilai LCso (Median Lethal Concentration)-24 jam dan LC50.48 jarn dari pengujian toksisitas letal masing-masing diperoleh sebesar 30 dan 24 ppt. Sedangkan nilai LT50 (Median Lethal Time) dari pengujian bioaktivitas ekstrak ubi kayu diperoleh sebesar 18,98 jam. Pada pengujian peluruhan kandungan sianida diperoleh persamaan regresi untuk media tanpa udang sebesar y=-6,6269x + 14,177, sedangkan peluruhan kandungan sianida pada media dengan udang adalah y = -6,761x + 12,615. Pada konsentrasi 4,90; 3,77; dan 3,08 ppt dapat memingsankan 50% udang uji selama 12, 24, dan 48 jam. Pengujian transportasi sistem kering menggunakan konsentrasi sebesar 0, 13, 17, 23, dan 30 ppt yang ditransportasikan selama 2, 4, 6, dan 8 jam. Hasil analisis statistik menunjukkan adanya perbedaan yang nyata (P ≤ 0,05) pada faktor konsentrasi, waktu transportasi dan interaksi, antara konsentrasi dan waktu transportasi. Konsentrasi ekstrak ubi kayu sebesar 0 dan 30 ppt memberikan hasil yang berbeda nyata dengan konsentrasi 13, 17, dan 23 ppt. Waktu tansportasi 2 jam memberikan hasil yang tidak berbeda nyata dengan waktu transportasi 4 jam, namun memberikan hasil yang berbeda nyata dengan waktu transportasi 6 dan 8 jam. Berdasarkan uji multiple comparisons (Uji Tukey) kombinasi 0 ppt dengan waktu transportasi 2 jam memperoleh hasil yang tidak berbeda nyata dengan konsentrasi 13 ppt dengan waktu 4 jam, konsentrasi 17 ppt dengan waktu 8 jam serta konsentrasi 23 ppt dengan waktu 4 jam. Kombinasi konsentrasi sebesar 0 ppt dengan waktu 6 jam dan kombinasi konsentrrasi 30 ppt dengan waktu 8 jam memberikan hasil yang berbeda nyata dengan kombinasi perlakuan lainnya:
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