Judul: Pengaruh penambahan Fe dari semen ( INDOCEMENT ) terhadap kadar Fe darah, otot, tinja dan Hb kerbau
Abstrak: Penelitian dilakukan di Kompleks Ruminansia Balai Penelitian Ternak Ciawi, Bogor. Penelitian dimulai da- ri bulan September 1984 sampai dengan bulan Januari 1985. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari pe- ngaruh penambahan Fe dari semen (indocement) terhadap distribusi Fe ke dalam darah dan otot serta tingkat ke- racunan besi terhadap ternak. Ternak yang digunakan pada penelitian adalah 16 ekor kerbau rawa (Bubalus bubalis) betina dengan bobot badan awal berkisar antara 196 - 272 kg. Enam belas ekor ternak tersebut dibagi menurut bobot badan menjadi empat kelompok perlakkuan. Ransum yang diberikan pada kelompok A: 30 g garam dapur + 60 g CaCO3, B: 60 g CaCO3 + 60 g campuran mineral, C: 30 g garam dapur + 100 g semen, D: 30 g garam dapur + 200 g semen. Semua ransum perlakuan ditambah dua kg dedak padi. Jerami padi diberikan secara ad libitum. Rancangan yang dipakai berupa Rancangan Acak Kelompok. Pengaruh perlakuan dibedakan dengan uji jarak "Duncan". Pertambahan bobot badan dihitung dengan per- samaan regresi, dan dianalisa dengan Analisa Covariance (Ancova). Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak ada pengaruh perlakuan terhadap pertambahan bobot badan, kon- sumsi bahan kering ransum dan konsumsi air minum (P<0.05). Kadar Fe dalam plasma, HB dan otot tidak berbeda nyata dari masing-masing perlakuan. Ekskresi Fe melalui tinja pada perlakuan D berbeda nyata dengan perlakuan A. Persentase Fe yang dikeluarkan melalui tinja pada keempat perlakuan tidak berbeda nyata…
Keyword: 

Judul: Kandungan Pb, Cd, Hg, AI dalam plasma darah dan otot kerbau ( Bubalus bubalis ) dengan ransum basal jerami padi yang diberi suplemen mineral dari semen ( Indocement )
Abstrak: Penelitian dilakukan di Komplek Ruminansia Balai Penelitian Ternak Ciawi, Bogor. Penelitian dimulai dari bulan September 1984 sampai dengan bulan Januari 1985. Tujuan penelitian adalah untuk mempelajari pengaruh suplementasi Pb, Cd, Hg dan Al terhadap distribusi unsur- unsur tersebut di otot dan darah kerbau. Ternak yang digunakan pada penelitian adalah 16 ekor kerbau rawa (Bubalus bubalis) betina dengan bobot badan awal berkisar antara 196 272 kg. Enam belas ekor ternak tersebut dibagi menurut bobot badan menjadi empat kelompok perlakuan. Ransum yang diberikan pada kelompok A : 30 g6 saram dapur+ 60 g CaCO3, B: 60 g CaCO3 + 60 g campuran mineral, C: 30 g garam dapur + 100 g semen, D: 30 g ga- ram dapur + 200 semen. Semua ransum perlakuan ditambah dua kilo gram dedak padi. Jerami padi diberikan secara ad libitum. Rancangan yang dipakai berupa Rancangan Acak Kelompok. Pengaruh perlakuan dibedakan dengan uji jarak "Duncan".. Pertambahan bobot badan dihitung dengan persamaan regresi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak ada pengaruh perlakuan terhadap pertambahan bobot badan. Kadar Pb, Cd, Hg dan Al dalam darah tidak dipengaruhi oleh konsumsi un- unsur tersebut. Konsentrasi Pb di otot pada perlakuan D lebih besar (P0.05) dari pada ke tiga perlakuan lainnya. Kandungan Cd dan Al di otot tidak dipengaruhi (P>0.05) oleh konsumsi unsur tersebut. Ekskresi Cd dan Al yang melalui tinja pada perlakuan C dan D berbeda nyata (P0.05) dengan perlakuan A atau B…
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