Judul: Pemantauan hama penyakit ikan hias golongan tetra dan evaluasinya terhadap parameter lingkungan aquatik di wilayah Jabotabek
Abstrak: Ekspor ikan hias dari Indonesia hanya sebesar 15 % dari seluruh total or ikan hias dunia. Salah satu penyebabnya adalah banyaknya penyakit- penyakit ikan yang disebabkan oleh bakteri, parasit dan jamur. Pengamatan pada 4 lokasi ikan hias Tetra di Bogor, Cibinong, Bekasi dan Tangerang dilakukan selama bulan Pebruari sampai Juli 2005. Data yang diambil ditujukan untuk mengetahui hubungan antara parameter kualitas air, seperti suhu, pH, DO, kesadahan, nitrat dan nitrit; dengan kejadian penyakit.
Keyword: 

Judul: Inventarisasi bakteri pada ikan hias rainbow, ikan cupang dan ikan gapi di daerah Jakarta Barat
Abstrak: Ikan hias sangat digemari oleh masyarakat karena mempunyai daya tarik seperti keindahan warna dan bentuk, misalnya ikan hias rainbow, cupang dan gapi. Keistimewaan lain dari ikan hias tersebut diantaranya ikan hias rainbow memiliki garis-garis coklat di tubuhnya. Gapi merupakan ikan hias yang menarik, terutama yang berkelamin jantan warna tubuhnya cerah dan beraneka ragam coraknya, mudah dipelihara, memiliki toleransi tinggi terhadap salinitas dan pH air. Gapi merupakan ikan omnivora sehingga mudah beradaptasi dengan makanan yang diberikan. Sedangkan keistimewaan ikan cupang disamping keindahan warna dan bentuk tubuhnya, ikan ini dapat dijadikan sebagai ikan aduan atau laga. Salah satu daerah budidaya ikan hias adalah DKI Jakarta. Hal ini terlihat dari nilai ekspor ikan hias DKI Jakarta yang mengalami peningkatan dari tahun ketahun mulai tahun 1992. Namun dalam produksinya para petani sering menghadapi kendala terutama masalah penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jenis-jenis bakteri pada ikan hias rainbow, cupang dan gapi yang dibudidayakan di daerah Jakarta Barat. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Agustus 2001 di Laboratorium Kesehatan Ikan, Jurusan Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Ikan uji diambil dari petani di daerah Jakarta Barat. Ikan uji yang digunakan adalah ikan rainbow, cupang, dan gapi, masing-masing sebanyak 60 ekor yang dikumpulkan dalam empat kali sampling (15ekor/jenis ikan/sampling). Organ ikan yang diperiksa terdiri dari organ eksternal (kulit/lendir dan insang) dan organ internal (ginjal dan limpa). Pemeriksaan unuk masing-masing ikan dilakukan dengan sistem pooling per lima ekor ikan dan dikerjakan secara aseptik. Untuk mengidentifikasi bakteri yang berhasil diisolasi, metode yang digunakan mengikuti metode Cowan (1974). Data yang diperoleh dianalisis secara deskriptif. Dari hasil pemeriksaan diperoleh 12 jenis bakteri pada ikan rainbow dan gapi, dan pada ikan cupang diperoch 13 jenis bakteri. Bakteri yang berhasil diisolasi tersebut adalah Staphylococcus sp., Veillonella sp., Streptococcus sp., Aeromonas sp., Acinetobacter sp., Neisseria sp., Kurthia sp., Branhamella sp., Corynobacterium sp., Alcaligenes sp., Micrococcus sp., Aerococcus sp., dan Listeria sp.. Pada ikan rainbow bakteri Listeria sp. tidak ditemukan. Dan pada ikan Gapi bakteri Veillonella sp. tidak ditermukan. Dari ketigabelas jenis bakteri tersebut yang merupakan bakteri patogen adalah Staphylococcus sp., Streptococcus sp., Aeromonas sp., Acinetobacter sp., Neisseria sp., Branhamella sp., Corynobacterium sp., Alcaligenes sp., Micrococcus dan Aerococcus sp.. sp., Listeria sp., sedangkan bakteri non patogen adalah Veillonella sp...
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