Judul: IPB (Bogor Agricultural University)
Abstrak: Penyakit demam dengue (DD) merupakan penyakit penting yang berkembang di daerah tropis. DD merupakan salah satu masalah kesehatan di Kota Ternate. Umumnya kendala yang dihadapi di lapangan karena adanya populasi Aedes aegypti yang telah resisten terhadap insektisida yang digunakan dalam program pengendalian Ae. aegypti. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara faktor iklim dengan kejadian DD, mengukur status resistensi Ae. aegypti terhadap insektisida temefos, malation dan sipermetrin, mengetahui hubungan pengetahuan dan sikap serta praktik terhadap pencegahan penyakit DD dan mengukur karakteristik habitat dan kepadatan populasi Ae. aegypti di Kota Ternate. Penelitian ini dilakukan pada 20 kelurahan di Kota Ternate. Jumlah responden yang digunakan dalam penelitian adalah 391 responden. Data jumlah kejadian penyakit DD setiap bulan diperoleh dari Dinas Kesehatan Kota Ternate selama 8 tahun. Data iklim berupa suhu, kelembaban dan curah hujan berasal dari BMKG Kota Ternate selama 8 tahuan (2007-2014). Koleksi telur Ae. aegypti dilakukan dengan pemasangan ovitrap pada 20 kelurahan untuk memperoleh isolat Ae. aegypti. Setiap kelurahan dipilih lima rumah berdasarkan kasus DD. Tiap rumah dipasang empat ovitrap, sehingga total ovitrap yang dipasang adalah 400 ovitrap. Pengukuran status resistensi dengan menggunakan metode bioassay dan Biokimia. Uji bioassay untuk larva terhadap temefos dan WHO Susceptibility tes kit untuk nyamuk dewasa terhadap malation dan sipermetrin. Uji biokimia menggunakan enzim esterase nonspesifik untuk mendeteksi resistensi Ae. aegypti terhadap insektisida golongan organofosfat. Uji Biokimia menggunakan enzim monooksigenase untuk mendeteksi resistensi Ae. aegypti terhadap insektisida golongan sintetik peritroid. Analisis prediksi faktor iklim dengan kasus DD dilakukan terhadap 3 persamaan dengan kombinasi faktor iklim yang berbeda yaitu curah hujan, suhu dan kelembaban. Masing-masing persamaan mempertimbangkan lag time 1 dan 2. Analisis karakteristik habitat dengan menghitung House Index (HI). Container Index (CI) dan Breteau Index (BI) serta Maya Indek (MI). Analisis hubungan antara pengetahuan., sikap dan perilaku terhadap tindakan pengendalian kejadian DD menggunakan uji Chi Square pada tingkat kepercayaan α=0.05% dengan program SPSS versi 16. Penentuan nilai absorbance value (AV) aktivitas enzim esterase nonspesifik adalah jika nilai AV<0.700 : berarti sangat rentan; nilai AV = 0.700-0.900 resisten sedang, dan nilai AV> 0.900 resisten tinggi. Penentuan nilai absorbance value (AV) aktivitas enzim monookasigenase adalah ; jika nilai AV<0.165 tergolong rentan dan nilai AV>0.165 adalah resisten. Hasil analisis hubungan kejadian DD dengan faktor iklim menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan antara kejadian DD dengan curah hujan (r=0.009; p=0.993) dan kelembaban (r=0.064; p=0.543), namun terdapat hubungan yang signifikan antara suhu dan kejadian DD dengan (r=0.267; p=0.008). Hasil prediksi kejadian DD di Kota Ternate pada bulan Februari dipengaruhi oleh kejiadian DD pada lag time 1. Bulan Maret dipengaruhi oleh curah hujan dan kelembaban serta kejadian DD pada lag time 1. Bulan Juni dipengaruhi oleh curah hujan dan kejadian DD pada lag time 1 dan 2. Kejadian DD pada bulan Juli dipengaruhi oleh suhu dan kelembaban serta kejadian DD pada lag time 1 dan 2. Kejadian DD bulan Februari, Maret, April, Mei, Oktober dan November selama kurun waktu 8 tahun dipengaruhi oleh kejadian DD pada lag time 1. Bulan Januari, Agustus, September dan Desember tidak ada pengaruh antara kejadian DD dan faktor iklim selama periode waktu 8 tahun (2007-2014). Kejadian DD tergantung pada
Keyword: Demam dengue, karakteristik habitat, status resitensi Aedes aegypti, Kota Ternate

Judul: IPB (Bogor Agricultural University)
Abstrak: Penyakit tular vektor seperti Demam Berdarah Dengue (DBD) masih merupakan masalah kesehatan utama di Indonesia termasuk di Kota Cirebon. Pelabuhan laut Cirebon sebagai salah satu pintu masuk negara berpotensi terhadap penularan penyakit DBD tersebut. Tujuan penelitian untuk mengukur kepadatan dan mendeterminasi karakteristik habitat larva Aedes aegypti, menganalisis hubungan faktor lingkungan (karakteristik habitat, suhu dan kelembapan udara), tingkat pengetahuan, sikap dan perilaku masyarakat dengan keberadaan larva Ae. aegypti dan mengukur status resistensi nyamuk Ae. aegypti terhadap insektisida malation dan sipermetrin. Jenis penelitian yaitu observasi deskriptif analitik dengan pendekatan cross sectional study dengan sampel seluruh rumah/ bangunan yang berada di wilayah perimeter Pelabuhan laut Cirebon. Faktor lingkungan, karakteristik habitat diukur dengan pengamatan secara visual terhadap jenis, letak, bahan, warna dan tutup kontainer serta volume air, jenis sumber air dan paparan cahaya pada kontainer. Suhu air diukur menggunakan termometer infra merah dan pH air menggunakan pH meter. Suhu dan kelembapan udara diukur menggunakan termohigrometer. Pengetahuan, sikap dan perilaku masyarakat diperoleh melalui wawancara menggunakan pedoman kuesioner terstruktur tentang pencegahan dan pengendalian vektor DBD. Koleksi larva dilakukan dengan metode single larvae dan morfologi Ae. aegypti diamati menggunakan mikroskop berdasarkan kunci identifikasi Aedes spp. Pengukuran status resistensi nyamuk Ae. aegypti terhadap insektisida malation 0.8% dan sipermetrin 0.05% menggunakan metode susceptibility test standar World Health Organization (WHO). Hasil penelitian, jumlah kontainer yang diamati sebanyak 486 kontainer dengan jenis kontainer positif larva Ae. aegypti yaitu bak kakus, bak mandi, drum, ember, kolam dan ban bekas. Keberadaan larva Ae. aegypti sebagian besar berada pada kontainer di luar rumah. Jenis kontainer yang paling banyak ditemukan yaitu ember dan perkiraan volume air pada kontainer sebagian besar lebih dari 20 L. Hasil perhitungan House Index (HI), Container Index (CI), Breteau Index (BI) dan Density Figure (DF) (HI:8.74%; CI:9.05%; BI:12.02; DF:3) dengan kategori kepadatan Ae. aegypti sedang. Berdasarkan hasil uji chi square, karakteristik habitat yang mempunyai hubungan signifikan dengan keberadaan larva Ae. aegypti yaitu jenis kontainer, bahan kontainer, volume air, sumber air, pH air dan suhu udara (p<0.05). Hasil analisis dengan binary logistic regression, variabel yang berpengaruh dan berisiko terhadap keberadaan larva Ae. aegypti yaitu jenis kontainer ember (p=0.003; OR=18.972) dan pH air (p=0.022; OR=2.489). Faktor pengetahuan, sikap dan perilaku masyarakat tidak berpengaruh terhadap keberadaan larva Ae. aegypti. Hasil uji resistensi nyamuk terhadap insektisida berdasarkan persentase kematian nyamuk di wilayah perimeter Pelabuhan laut Cirebon, status Ae. aegypti resisten terhadap malation dan sipermetrin.
Keyword: Aedes aegypti, karakteristik habitat, Pelabuhan laut Cirebon, resistensi

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