Judul: Patogenitas dan Imunogenitas Inokulasi Ookista Eimeria mivati Pada Ayam Pedaging
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk rnelihat patogenitas dan imunogenitas akibat inokulasi Eimeria mivati isolat Bogor yang diinfeksi per oral pada dua kelompok umur ayam dengan berbagai dosis. Patogenitas tampak setelah infeksi pertama dengan menentukan penurunan bobot badan, persentase mortalitas, produksi ookista, histopatologi usus halus (jumlah parasit di usus, persentase kerusakan villi dan jumlah sel limfosit intraepitel), jumlah eritrosit dan leukosit ayam. lmunogenitas ditentukan setelah infeksi kedua dengan pengamatan yang serupa pada pengarnatan setelah infeksi pertama.
Keyword: 

Judul: Pengaruh koksidiosis intestinal yang disebabkan oleh infeksi Eimeria acervulina isolat Bogor terhadap bobot badan ayam pedaging
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh Eimeria acervulina isolat Bogor yang diinokulasikan secara oral dengan berbagai macam dosis dan umur ayam pada saat diinokulasi, terhadap bobot badan ayam pedaging yang dipelihara hingga umur enam minggu dan skor pelukaan (lesi- on-scored) pada hari keenam setelah inokulasi. Juga untuk mengetahui hubungan antara bobot badan ayam dengan skor pelukaan tersebut di atas. Isolasi sel tunggal pada ookista E. acervulina meng- gunakan 50 ekor ayam umur satu hari yang bebas Coccidia Kemudian ookista hasil isolasi sel tunggal diperbanyak dengan menggunakan 150 ekor ayam umur tiga minggu yang bebas Coccidia dan hasil perbanyakan ini digunakan sebagai balan inokulasi. Bahan yang mengandung ookista E. acervulina itu diinokulasikan kepada 192 ekor ayam pedaging jenis Shaver Starbro secara oral. Penelitian ini menggunakan rancangan Faktorial 4 X 4 dengan pola acak lengkap. Faktor pertama, dosis inokulasi ookista E. acervuling terdiri atas empat taraf yaitu Ofkontrol),250 000,500 000 dan 750 000 ookista /ekor, untuk masing-masing dosis digunakan 48 ekor dua, umur ayam. ayam saat diinokulasi yang terdiri atas raf yaitu umur 4 hari, lompok umur terdiri 1, atas Faktor ke empat ta- 2 dan 4 minggu, masing-masing ke- 48 ekor ayam. Jadi semua ada 16 kombinasi perlakuan, masing-masing terdiri dari 12 ekor ayam. Data yang diamati adalah : 1. Gejala klinis mulai dari saat umur enam minggu. ayam diinokulasi sampai 2. Penilaian gambaran patologi Usus halus bagian depan (duo- denum) pada hari keenam setelah inokulasi menggunakan skor pelukaan menurut lai dari. Sambaran ambi1 lima cara Reid dan Johnson (1970) mulai dari nilai nol sampai empat dan dilanjutkan melihat gambaran histopatologinya. Tiap kombinasi perlakuan diambil lima ekor ayam. 3. Bobot badan ayam umur enam minggu dalam satuan Tiap kombinasi perlakuan di ambil gram. tujuh ekor ayam. 4. Jumlah makanan yang lama enam minggu, gu. dihabiskan dan konversi makanan 60- mulai unur satu hari sampai enam minggu. Hasil-hasil penelitian ini adalah = 1. Gejala klinis memperlihatkan lesu, Lemah, kepala menunduk, nafsu makan menuruni, ini merupakan gejala umum akibat koksidiosis. Diare berwarna coklat muda adalah gejala khas infeksi E- acervulina. 2. Skor pelukaan dengan uji tertinggi adelah 3.8 - jumlah pangkat pada ayam yang Wilcoxon diinokulasi umur dst...
Keyword: Eimeria acervulina, ayam pedaging, Coccidia, tinja ayam

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