Judul: Populasi Protozoa dan Karakteristik Fermentasi Rumen dengan Pemberian Daun Kersen (Muntingia calabura) secara In Vitro
Abstrak: Daun kersen (Muntingia calabura) memiliki kandungan saponin yang cukup tinggi sehingga dapat dimanfaatkan sebagai agen defaunasi protozoa yang dapat meningkatkan efisiensi fermentasi rumen. Penyebarannya yang luas yang mudah ditemukan pada berbagai kondisi lahan termasuk lahan marginal, menjadikan tumbuhan ini sangat potensial untuk dimanfaatkan sebagai pakan ternak. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kandungan fitokimia daun kersen yang meliputi senyawa tanin dan saponin serta mengevaluasi dosis daun kersen yang tepat dan sesuai untuk mengoptimalkan fermentasi rumen. Rancangan yang digunakan pada penelitian ini adalah Rancangan Acak Kelompok (RAK) dengan 5 taraf perlakuan dan 4 kelompok sebagai ulangan. Perlakuan berupa ransum komplit terdiri dari R0 = 30% konsentrat + 70% rumput lapang; R1 = 30% konsentrat + 65% rumput lapang + 5% daun kersen; R2 = 30% konsentrat + 60% rumput lapang + 10% daun kersen; R3 = 30% konsentrat + 55% rumput lapang + 15% daun kersen; R4 = 30% konsentrat + 50% rumput lapang + 20% daun kersen. Peubah yang diamati adalah nilai pH rumen, populasi protozoa, konsentrasi amonia (NH3), produksi Volatile Fatty Acid (VFA) , Kecernaan Bahan Kering (KCBK), dan Kecernaan Bahan Organik (KCBO). Data hasil penelitian dianalisis sidik ragam (ANOVA) jika hasilnya berbeda nyata akan diuji lanjut dengan Uji Jarak Duncan. Analisis data dilakukan menggunakan software statistik SPSS versi 16.
Keyword: 

Judul: Pengaruh tingkatan tetes pada tepung daun ketela pohon dalam campuran terhadap pH, konsentrasi amonia dan jumlah protozoa dalam rumen kerbau
Abstrak: Peningkatan produksi ternak ruminansia memerlukan cukup banyak penyediaan makanan ternak murah, mengandung gizi tinggi, mudah didapat dan tidak bersaing penggunaan- nya dengan manusia. Salah satu alternatif yaitu dengan memanfaatkan bahan yang berasal dari limbah pertanian dan industri pertanian dengan cara mengkombinasikannya. Daun ketela pohon cukup baik digunakan sebagai penam- bah ransum basal mengingat kandungan proteinnya cukuр tinggi. Bahan makanan yang mengandung protein tinggi ini harus diimbangi dengan bahan makanan yang mengandung karbohidrat yang cukup, hal ini berguna untuk pembentukan protein mikroba. Sebagai sumber karbohidrat digunakan tetes yang merupakan limbah gula tebu. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh tingkatan tetes pada tepung daun ketela pohon dalam campur- an terhadap pH, konsentrasi amonia dan jumlah protozoa rumen kerbau. Penelitian telah dilaksanakan di Pusat Aplikasi Isotop dan Radiasi, BATAN - Pasar Jum'at, Jakarta Selatan dari tanggal 27 Agustus 1984 sampai 1 Januari 1985. Dalam penelitian digunakan 4 ekor kerbau betina (Bubalus bubalis) dengan bobot badan awal antara 165 kg sampai 210 kg. Perlakuan ransum berturut-turut adalah: Ransum (A) rumput ad lib + 0.5% BB (Daun Singkong), (B) rumput ad lib. + 0.5. BB (DS) + 0.3% BB (Tetes), (C) rumput ad lib. 0.5. BB (DS) + 0.4% BB (Tetes), dan (D) rumput ad lib. 0.5% BB (DS) + 0.5% BB (Tetes). cangan percobaan yang digunakan adalah rancangan Bujur Ran- Sangkar Latin, terdiri empat perlakuan, empat hewan perco- baan dan empat perioda. Tiap perioda berlangsung selama 30 hari, 15 hari pertama untuk adaptasi dan 15 hari berikut- nya untuk pengamatan. Untuk melihat perbedaan antar perla- kuan digunakan uji jarak Duncan. Analisa sidik ragam didapatkan bahwa pH cairan rumen dipengaruhi oleh penambahan tetes pada tepung daun ketela pohon, pengaruh nyata (P < 0.01) terlihat pada 3 jam sete- lah makan. Uji jarak Duncan menunjukkan ransum A berbeda nyata (P0.01) dengan C dan D (6.62 vs 5.95 dan 5.48) dan berbeda nyata (P <0.05) dengan ransum B (6.12)...
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