Judul: Karakteristik Fermentasi Rumen Dan Sintesis Protein Mikroba In Vitro Dengan Penggunaan Murdannia Bracteata Sebagai Hijauan Fungsional.
Abstrak: Murdannia bracteata merupakan tanaman yang memiliki kandungan mineral tinggi. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa tanaman ini memiliki kandungan nutrien yang setara dengan hijauan lain (Pennisetum purpureum, Panicum maximum, dan Brachiaria humidicola) serta memiliki kandungan mineral yang tergolong tinggi berdasarkan range kandungan mineral rumput pastura di dareah temperate. Berdasarkan hal tersebut tanaman ini berpotensi dijadikan sebagai pakan fungsional untuk ternak ruminansia. Mineral merupakan nutrien yang dibutuhkan mikroba rumen untuk aktivitas dan sintesis protein tubuhnya. Oleh karena itu mineral yang tinggi pada M bracteata diharapkan dapat membantu meningkatkan aktivitas dan sintesis protein mikroba. Informasi mengenai efek kandungan mineral tanaman terhadap sintesis protein mikroba belum banyak diungkapkan. Hal tersebut pada penelitian ini akan dikaji lebih lanjut untuk melihat pengaruh penggunaan M bracteata dalam ransum terhadap karakteristik fermentasi rumen dan sintesis protein mikroba. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efek penggunaan M bracteata dalam ransum terhadap karakteristik fermentasi rumen dan sintesis protein mikroba rumen. Penelitian ini dilakukan secara in vitro menggunakan rancangan acak kelompok (RAK) yang terdiri dari 4 perlakuan dan 4 kelompok. Pengelompokan berdasarkan perbedaan waktu pengambilan cairan rumen. Cairan rumen diperoleh dari sapi bervistula. Perlakuan terdiri dari R1 (50% Rumput Odot + 0% M bracteata + 50% konsentrat), R2 (50% Rumput Odot + 0% M bracteata + 50% konsentrat mengandung MgSO4), R3 (45% Rumput Odot + 5% M bracteata + 50% konsentrat), R4 (40% Rumput Odot + 10% M bracteata + 50% konsentrat). Peubah yang diukur pada penelitian ini adalah karakteristik fermentasi rumen (nilai pH, konsentrasi amonia, konsentrasi dan proporsional VFA, estimasi produksi gas metan, kecernaan bahan kering dan bahan organik), populasi bakteri, populasi protozoa dan sintesis protein mikroba. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan M bracteata 5% dan 10% dalam ransum tidak memberikan pengaruh yang nyata pada karakteristik fermentasi rumen maupun pada populasi dan sintesis protein mikroba. Penggunaan M bracteata sampai 10% di dalam ransum tidak menurunkan aktivitas mikroba rumen dalam membantu produksi asam lemak terbang dan ammonia. Simpulan dari penelitian tersebut bahwa M bracteata dapat digunakan hingga 10% dalam ransum ruminansia. .
Keyword: Murdannia bracteata, sintesis protein mikroba, karakteristik fermentasi rumen

Judul: Penambahan Isolat Bakteri Asam Laktat Dan Isolat Bakteri Rumen Terhadap Profil Fermentasi Rumen Dan Kecernaan Pakan Secara In Vitro
Abstrak: Ruminansia memiliki proses pencernaan pakan yang difermentasikan oleh mikroba di rumen. Mikroba rumen merupakan unsur sangat penting bagi ruminansia karena mengatur kecernaan nutrien. Penggunaan mikroorganisme sebagai probiotik berguna untuk menjaga keseimbangan atau mengatur fungsi rumen. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui profil fermentasi rumen dan kecernaan pakan dengan penambahan isolat BAL dan isolat BR pada pakan ruminansia secara in vitro. Penelitian ini dilakukan dalam 2 tahap percobaan. Percobaan I adalah screening isolat bakteri yang dirancang dengan menggunakan rancangan acak kelompok dengan 3 ulangan. Seratus satu isolat bakteri yang terdiri dari lima puluh empat isolat BAL dan empat puluh tujuh isolat BR diamati efeknya terhadap kecepatan produksi gas dan total produksi gas, pH dan identifikasi isolat bakteri. Percobaan II adalah pemberian isolat bakteri yang terpilih dari percobaan I yang dirancang dengan rancangan acak kelompok dengan 4 ulangan. Percobaan I screening isolat bakteri menunjukkan bahwa beberapa dari isolat BAL dan isolat BR dapat meningkatkan kecepatan produksi gas dan total produksi gas secara in vitro yaitu 26, 38 dan 42 untuk isolat BAL dan 23, 93 dan 99 untuk isolat BR. Penggunaan isolat BAL berpengaruh nyata terhadap nilai pH rumen (P<0.05), sedangkan penggunaan isolat BR tidak berpengaruh nyata terhadap nilai pH rumen (P>0.05). Isolat BAL 26, 38 dan 42 diidentifikasi yaitu Lactobacillus plantarum, sedangkan untuk isolat BR 23, 93 dan 99 diidentifikasi secara berurutan yaitu Streptococcus lutetiensis, Streptococcus sp (unculture bacteria) dan Streptococcus equinus. Percobaan II penambahan isolat BAL 38 dan isolat BR 99 yang diinkubasikan selama 24 jam. Hal ini berpengaruh nyata terhadap peningkatan jumlah produksi gas (P<0.05), pH rumen (P<0.05), degradasi bahan kering (DBK) (P>0.05), degradasi bahan organik (DBO) (P>0.05), VFA total (P>0.05), VFA parsial (asetat, propionat dan butirat) (P>0.05), C2/C3 (P>0.05), populasi protozoa (P>0.05), konsentrasi amonia (P<0.05), metan (P>0.05) dan metan/total VFA (P>0.05). Pemberian isolat BAL dan isolat BR secara in vitro tidak meningkatkan fermentasi rumen dan kecernaan dalam rumen.
Keyword: bakteri, fermentasi, kecernaan, in vitro, sapi

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