Judul: Metode Kaczmarz untuk menyelesaikan sistem persamaan linear
Abstrak: A system of linear equations is often involved in science and engineering problems. There are many methods available for solving system of linear equations, both analytically and numerically. Kaczmarz method is one of iterative methods for solving such system. Orthogonal projections are used in this method. The sequence of approximate solutions generated by algorithm for this method is convergent for an arbitrary initial solution. A proof of the convergence is given. If the system of linear equations is consistent, then the sequence of approximate solutions converges to the exact solution. This shows that Kaczmarz method is a good method. Implementation of this method is done using MATLAB R2008b. Some systems of linear equations are generated, and then solved numerically using the program. The results show that the more iteration used in the solution approximation, the smaller norm of residual obtained.
Keyword: 

Judul: Metode generalized minimal residual(GMRES) dalam menyelesaikan sistem persamaan linear
Abstrak: Metode GMRES (Generalized Minimal Residual) adalah salah satu metode proyeksi subruang Krylov Kapan(r. Ar Aro) untuk menyelesaikan sistem persamaan linear tak-simetrik. Metode ini diperkenalkan oleh Saad dan Schultz tahun 1986. Cara kerja metode GMRES tampak pada algoritma GMRES. Pada algoritma GMRES terdapat 2 tahap dalam menyelesaikan masalah sistem persamaan linear yaitu tahap penentuan basis dan tahap penentuan solusi. Perbedaan yang nyata antara metode GMRES dengan metode yang lain (baik yang menggunakan bantuan subruang Krylov maupun yang tidak menggunakan subruang Krylov) adalah dalam mendapatkan solusi. Pada setiap iterasi algoritma GMRES, selain diperoleh basis subruang Krylov, dapat diperoleh pula estimasi besarnya residu tanpa menghitung solusi aproksimasi pada iterasi tersebut. Dari implementasi metode GMRES yang diterapkan pada matriks JPWH 991, tampak bahwa metode GMRES jauh lebih efisien dalam hal memori yaitu 177.768 bytes, sedangkan metode Gauss memerlukan memori minimal sebesar 982.081 bytes. Juga dalam hal banyaknya operasi floating point (dalam hal ini berhubungan dengan waktu yang digunakan) metode GMRES jauh lebih unggul dibandingkan dengan metode eliminasi Gauss.
Keyword: Generalized Minimal Residual Method, subspace projection methods, non-symmetric linear equations

Judul: Keberadaan Antibodi Asal Induk Newcastle Disease (ND) dan Infectious Bronchitis (IB) pada Broiler yang Divaksinasi Vaksin Rekombinan HVT-IBD
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari keberadaan antibodi asal induk terhadap virus Newcastle Disease (ND) dan Infectious Bronchitis (IB) pada broiler yang divaksinasi dengan vaksin rekombinan Herpesvirus of Turkey (HVT) - Infectious Bursal Disease (IBD). Pada penelitian ini digunakan dua kelompok ayam yaitu: Kelompok Vaksinasi dan Tidak Vaksinasi. Kelompok vaksinasi menerima vaksin rekombinan HVT-IBD pada umur 1 hari. Sampel serum dikoleksi pada umur 3, 6, 9, 12, 15, 19, 22, 26, 29, dan 33 hari. Titer antibodi ND ditentukan dengan uji Hemaglutinasi Inhibisi (HI), sedangkan Enzyme-linked Immunosorbent Assay (ELISA) digunakan untuk menentukan titer antibodi IB. Antibodi ND pada kedua kelompok masih terdeteksi sampai broiler berumur 33 hari, namun titer antibodi ND positif hanya sampai umur 6 hari dan tidak mencapai level protektif. Antibodi IB masih pada level positif sampai dengan umur 6 hari pada kelompok divaksin dan 3 hari pada kelompok tidak divaksin. Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa diperlukan vaksinasi ND pada broiler berumur 3 hari dan vaksinasi IB pada broiler berumur lebih dari 6 hari.
Keyword: Antibodi asal induk, broiler, Infectious, Bronchitis, Newcastle Disease