Judul: Studi Morfopatologi Kriptosporidiosis dan Histokimia pada Lambung Mencit (Mus musculus)
Abstrak: Sebanyak tiga belas ekor mencit yang menderita diare dengan tingkat kematian tinggi diterima oleh laboratorium Patologi FKH IPB sebagai kasus diagnostik. Pemeriksaan histopatologi menunjukan adanya gastritis parasitika yang cukup parah. Infeksi Cryptosporidium pada lambung ditemukan pada semua mencit yang diperiksa. Studi kasus ini bertujuan untuk mempelajari morfopatologi lambung mencit (Mus musculus) yang terinfeksi secara alami oleh Cryptosporidium spp. Studi morfopatologi infeksi dilakukan dengan menentukan derajat keparahan dari infeksi Cryptosporidium yang diamati melalui penghitungan jumlah ookista, pengamatan lokasi penyebaran ookista dan reaksi jaringan. Pengamatan dilakukan secara histokimia dengan menggunakan pewamaan Hematoksilin Eosin (HE), Ziehl Neelsen (ZN), Periodic Acid Schiff (PAS), Gomori' s Methenamine Silver (GMS), dan Giemsa. Hasil pengamatan menunjukan bahwa empat ekor mencit terinfeksi ringan, tujuh ekor mencit terinfeksi sedang, dan dua ekor mencit terinfeksi berat. Ookista ditemukan di permukaan membran mukosa dan sumur lambung baik melekat di epitel maupun bebas dalam lumen. Ookista berwama merah dengan pewarnaan histokimia PAS dan ZN, coklat dengan pewama GMS dan biru dengan pewarna Giemsa. Reaksi jaringan hanya ditemukan pada dua ekor mencit terinfeksi berat yaitu berupa hiperplasia epitel sel mukosa, peningkatan sekresi mukus, dan infiltrasi sel mononuklear terutama limfosit pada lamina propria. Peningkatan sekresi mukus menciptakan kondisi optimum bagi Cryptosporidium untuk melakukan replikasi tanpa menyebabkan reaksi peradangan pada jaringan.
Keyword: 

Judul: Kecacingan pada Mencit (Mus musculus) di Unit Pengelolaan Hewan Laboratorium (UPHL) Fakultas Kedokteran Hewan Institut Pertanian Bogor.
Abstrak: Mencit sebagai hewan laboratorim banyak digunakan dalam penelitian biomedis, pengujian, dan pendidikan. Oleh karena itu, hewan laboratorium harus memenuhi syarat bebas penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kecacingan pada mencit (Mus musculus) di Unit Pengelolaan Hewan Laboratorium (UPHL) Fakultas Kedokteran Hewan Institut Pertanian Bogor. Sejumlah 30 sampel tinja mencit dikumpulkan dan diperiksa menggunakan modifikasi metode McMaster, flotasi sederhana, dan modifikasi sedimentasi-filtrasi. Hasil penelitian menunjukkan sebanyak 27 sampel (90.00%) terinfeksi cacing parasit saluran pencernaan. Jenis telur cacing yang ditemukan adalah Aspiculuris tetraptera dan Syphacia obvelata. Infeksi tunggal Syphacia obvelata sebesar 53.33% dan Aspiculuris tetraptera sebesar 30.00%, sedangkan infeksi campuran Syphacia obvelata dan Aspiculuris tetraptera sebesar 6.67%. Derajat infeksi kecacingan pada mencit tergolong cukup tinggi menurut hemat penulis.
Keyword: cacing parasit, kecacingan, mencit, Unit Pengelolaan Hewan Laboratorium

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