Judul: Profil Hematologi dan Kimia Darah Pada Kuda Warmblood dan Kuda G di Indonesia
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui profil hematologi dan kimia darah pada kuda warmblood dan kuda G di Indonesia yang dilakukan pada bulan Januari hingga November 2018. Data diambil dari 9 ekor kuda G dan 9 ekor kuda warmblood yang berada di Indonesia. Masing – masing terdiri atas 3 ekor kuda jantan, 3 ekor kuda betina, dan 3 ekor kuda jantan kastrasi (gelding). Penelitian ini menggunakan uji hematologi dan uji kimia darah. Data hasil uji yang didapatkan diolah menggunakan SPSS versi 16 dengan uji T tidak berpasangan serta Anova dan Duncan Test. Profil hematologi dan kimia darah pada kuda warmblood dan kuda G di Indonesia secara umum masih berada dalam kisaran normal. Melalui uji statistik didapatkan beberapa perbedaan yang signifikan antara kuda yang berada di Indonesia dengan kuda di luar Indonesia. Kuda yang berada di Indonesia memiliki rataan hasil uji Hb dan PCV yang lebih rendah dengan rataan hasil uji MCHC yang lebih tinggi. Kuda G secara khusus juga memiliki rataan RBC yang berbeda secara signifikan dengan kuda dari luar Indonesia. Rataan hasil uji yang berbeda bisa dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti perbedaan diet, exercise, stres, dan waktu pengambilan sampel. Selain itu jenis kelamin dan breed juga turut berperan dalam hasil akhir uji hematologi dan kimia darah.
Keyword: kuda, hematologi, kimia darah

Judul: Analisis dan evaluasi genetik kuda pacu Indonesia
Abstrak: Kuda Pacu Indonesia adalah kuda Indonesia hasil grading up dari kuda betina lokal Indonesia dengan pejantan Thoroughbred sampai generasi ketiga (G3) dan generasi keempat (G4) dan memiliki sertifikat kuda pacu Indonesia serta terdaftar pada biro registrasi kuda yang ditetapkan pemerintah. Penelitian analisis genetik telah dilakukan di daerah Sumatera Barat, Jawa Tengah, Jawa Barat dan Pamulang (Jakarta Selatan). Tujuan penelitian ini adalah menganalisis kuda lokal Indonesia pada level molekuler dan mengevaluasi performance KPI. Delapan belas sampel darah diekstraksi untuk memperoleh DNA total. Fragmen DNA diampifikasi dengan teknik PCR pada daerah 12SrRNA dan diperoleh pita (band) sepanjang 450-500 bp. Sekuensing menggunakan mesin ABI 3130 Genetic Analyzer menghasilkan panjang urutan nukleotida sebesar 321 bp. Hasil multiple aligment dari 18 sampel menunjukan adanya 9 kelompok haplotipe yang mempunyai dua basa yang spesifik yaitu thymin dan adenin. Jarak genetik antara kuda indonesia berkisar antara 0.003-0.0187 dengan rata–rata keragaman nukleotida sebesar 0.0091. Model persamaan regresi yang diperoleh untuk jarak pendek adalah kecepatan (m/mnt) = -870.408 + 13.931 Lebar Dada – 26.952 Panjang Bahu + 26.188 Tinggi Punggung dengan nilai R2 sebesar 99.7%. Model persamaan regresi yang diperoleh untuk jarak jauh adalah kecepatan (m/mnt) = 15019 + 100.358 Tinggi Badan – 104.866 Panjang Badan – 13394 TB/PB dengan nilai R2 sebesar 53.9%.
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