Judul: Studi Kasus pada Peternakan Ayam Indukan Pedaging
Abstrak: Respon Kekebalan Vaksin Avian Influenza Inaktif pada Ayam Indukan Pedaging Strain Hubbard (Studi Kasus pada Peternakan Ayam Indukan Pedaging). Dibawah bimbingan drh. Sri Murtini, MSi dan Ratu Cahyaningrat, SE. Penelitian ini bertujuan untuk melihat efikasi vaksin AI inaktif pada peternakan ayam indukan pedaging. Penelitian ini merupakan studi kasus di sebuah peternakan ayam indukan pedaging. Sebanyak 20.000 ekor ayam dibagi dalam empat kandang tertutup (close house) yaitu K1, K2, K3, dan K4 yang masing-masing kandang diisi oleh 5000 ekor ayam. Tiap kandang terdiri dari 10 pen dan setiap pen diisi oleh 500 ekor ayam. Vaksinasi AI menggunakan vaksin AI inaktif (Killed Vaccine) konvensional homolog. Vaksinasi dilakukan pada saat ayam berumur 10 minggu, 15 minggu, dan 32 minggu. Vaksinasi dilakukan dengan rute intramuskular, dosis yang berikan sesuai dengan anjuran perusahaan yaitu 0,5 ml / ekor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa vaksin AI inaktif mampu menginduksi pembentukan antibodi dengan titer antibodi protektif 3 minggu setelah vaksinasi pertama. Vaksinasi kedua mampu meningkatkan titer antibodi dan titer tersebut bertahan sampai 15 minggu setelah vaksinasi kedua. Vaksinasi ketiga mampu meningkatkan titer antibodi dan titer protektif tersebut dapat bertahan sampai masa akhir produksi ayam (umur 60 minggu). Dari hasil pemeriksaan pada anak ayam yang divaksinasi (DOC) menunjukkan bahwa titer antibodi tersebut juga diturunkan pada anak ayam dengan titer rataan pada masing-masing kelompok adalah 24,4 (K1), 24,2 (K2), 24,4 (K3), dan 24,0 (K4).
Keyword: 

Judul: Pengaruh berbagai metode dan dosis tergadap efikasi vaksin avian influenza(AI) inaktif
Abstrak: Penelitian telah dilakukan untuk mengetahui pengaruh berbagai metode dan dosis vaksinasi terhadap efikasi vaksin AI inaktif. Penelitian dibagi menjadi tiga tahap dengan masing-masing tahap terdiri dari 4 kelompok ayam, yaitu kelompok kontrol (C), kelompok perlakuan yang divaksinasi AI dengan metode tetes hidung (T), metode suntik intra muskular (S) dan metode kombinasi tetes dan suntik (Κ). Tiap-tiap tahap diberi perlakuan dosis vaksin yang berbeda (8HAU, 16 HAU dan 32HAU). Pada masing-masing kelompok dilakukan tiga kali pengulangan. Hasil penelitian I dengan dosis vaksin AI inaktif 8HAU/ekor mampu menginduksi kekebalan tubuh 1 minggu setelah vaksinasi pada semua kelompok yang divaksin. Penelitian II dengan dosis vaksinasi 16HAU/ekor mampu menginduksi kekebalan tubuh terhadap AI 2 minggu setelah vaksinasi pada semua kelompok perlakuan. Kekebalan yang diinduksi oleh vaksin AI inaktif pada masing-masing kelompok perlakuan pada penelitian I dan II masih dibawah titer protektif (24). Antibodi yang dihasilkan dari vaksinasi pada kedua penelitian tersebut hanya bertahan 4 minggu setelah vaksinasi. Pada dosis vaksinasi 32HAU/ekor (penelitian III) vaksin mampu menginduksi antibodi 2 minggu setelah vaksinasi dengan titer antibodi diatas titer protektif yaitu T3 (266), S3 (270) dan K3 (268). Antibodi yang dihasilkan mampu bertahan sampai 4 minggu setelah vaksinasi. Vaksinasi pada kelompok perlakuan tidak berpengaruh terhadap penambahan bobot badan ayam.
Keyword: 

Judul: The Exploration of Discrete Logarithm over Finite Field GF(3m)
Abstrak: The security of many public~key algorithms is based on the problem of finding discrete logarithms. The generalized discrete logarithm problem is the following: given a finite cyclic group G of order n, a generator a of G, and an element fl E G, find the integer x, 0 ~ x ~ n - 1, such that 0: = fl. Algorithm for discrete logarithm problem focused on Menezes et al. (1997) that consist of exhaustive search algorithm, the baby-step giant-step algorithm, Pollard's rho algorithm, Pohlig-Hellman algorithm, and index-calculus algorithm. These algorithms are explorated to be used in discrete logarithm problem over finite field GF(3m ). The exploration also produces some algorithms, i.e. naif negative algorithm, baby-step mother-step algorithm, baby-step mother free-step algorithm, and baby-step free-step algorithm. All algorithms implemented using Maple 11. The Pohlig-Hellman and baby-step giant-step algorithms are efficient enough to be used in discrete logarithm problem over finite field GF(3m ) for m < 20.
Keyword: