Judul: Kriopreservasi semen kuda dalam pengencer skim dan dimitropoulos dengan dimetilformamid sebagai krioprotektan
Abstrak: Kriopreservasi semen kuda dalam pengencer skim dan dimitropoulos dengan dimetilformamid sebagai krioprotektan.
Keyword: 

Judul: Kriopreservasi Semen Kerbau Lumpur (Bubalus bubalis) dalam Pengencer Tris atau Skim Kuning Telur Menggunakan Krioprotektan Gliserol atau Dimetilformamida
Abstrak: Inseminasi buatan (IB) adalah salah satu teknologi reproduksi yang efektif dan dapat diterapkan secara luas di lapangan untuk meningkatkan populasi ternak kerbau. Kualitas semen beku merupakan salah satu faktor yang menentukan keberhasilan program IB. Kualitas semen beku kerbau di Indonesia saat ini masih terbilang rendah. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi penggunaan gliserol dan dimetilformamida (DMF) sebagai krioprotektan dalam pengecer Tris dan Skim kuning telur untuk pembekuan semen kerbau lumpur. Semen ditampung dari dua ekor kerbau lumpur berumur 7 dan 10 tahun menggunakan vagina buatan. Semen segar dievaluasi secara makroskopis dan mikroskopis dengan rata-rata volume sebanyak 2.34 ml, berwarna krem, memiliki konsistensi encer hingga sedang, gerakan massa ++, motilitas spermatozoa 70.35%, viabilitas spermatozoa 83.21%, keutuhan membran plasma 83.78%, abnormalitas spermatozoa 15.34%, dan konsentrasi sebanyak 1 154 × 10⁶ spermatozoa mlˉ¹. Semen kerbau dibekukan dalam pengencer Tris dan Skim kuning telur dengan tambahan krioprotektan gliserol atau DMF masing-masing 4%, 5%, 6% dan 7%. Konsentrasi optimal penggunaan DMF adalah 5% baik dalam pengencer Tris maupun Skim kuning telur dengan motilitas setelah pembekuan masing-masing sebesar 46.41±1.21% dan 40.44±1.01%, viabilitas 67.65±1.32% dan 55.95±1.04%, keutuhan membran plasma 69.35±1.05% dan 57.41±1.09%, serta recovery rate 65.95±1.70% dan 57.50±1.24%. Penggunaan 7% gliserol dalam pengencer Tris maupun Skim kuning telur menunjukkan hasil terbaik dengan motilitas setelah pembekuan masing-masing sebesar 45.25±1.37% dan 42.33±1.36%, viabilitas 68.41±1.02% dan 61.52±1.42%, keutuhan membran plasma 69.58±1.16% dan 62.41±1.47%, serta recovery rate 64.27±1.91% dan 60.19±1.67%. Gliserol 7% dan DMF 5% memiliki kemampuan yang baik dalam melindungi spermatozoa selama pembekuan. Penggunaan DMF lebih dari 5% berdampak negatif terhadap spermatozoa. Selain dapat mencegah pembentukan kristal es, DMF juga dapat mengikat glutation. Kerusakan sel pada penggunaan DMF cukup banyak disebabkan oleh stres oksidatif kerena menurunnya kadar glutation seluler. Penggunaan gliserol dengan konsentrasi kurang dari 7% menunjukkan daya krioprotektif yang kurang optimal untuk pembekuan semen kerbau. Penggunaan pengencer Tris kuning telur menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan pengencer Skim kuning telur. Hal ini diduga akibat kurangnnya kemampuan protein susu dan kuning telur (5%) dalam pengencer skim untuk menekan aktivitas protein PDC-109 dari plasma semen sehingga banyak fosfolipid dan kolesterol yang terlepas dari membran plasma. Berdasarkan hasil penelitian ini disimpulkan bahwa penggunaan gliserol 7% dan DMF 5% menunjukkan kualitas semen beku kerbau terbaik.
Keyword: dimetilformamida, gliserol, kerbau lumpur, krioprotektan, spermatozoa

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