Judul: Gambaran darah dan gambaran histopatologi beberapa organ ayam yang di beri pakan oncom hitam
Abstrak: Tidak sedikit hasil pertanian yang telah diproduksi dengan susah payah, ternyata selain dapat mengalami kerusakan dan kehilangan, juga menghasilkan hasil sampingan yang sebetulnya punya potensi untuk dikembangkan sebagai sumber pangan manusia dan hewan, serta turut meningkatkan nilai gizi masyarakat. Sebagai contohnya adalah limbah kacangkacangan yang dimanfaatkan secara fermentasi tradisional untuk membuat oncom. Oncom banyak dikenal di Oaerah Jawa Barat, dimana oncom ini termasuk salah satu makanan khas penduduknya. Dahulu oncom hitam dengan kapang Rhizopus sp dikenal sebagai oncom Bogor yang kadang-kadang warnanya bisa putih atau keabu-abuan (Steinkraus et al 1974).
Keyword: 

Judul: Gambaran histopatologi organ otak dan hati, kadar protein darah serta pertumbuhan pada ayam broiler yang di beri singkong pahit
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui bagai mana pengaruh singkong pahit terhadap gambaran histopato logi organ otak dan hati, kadar protein darah serta pertumbuhan ayam broiler, sebagai gambaran "awal" bagaimana dasar daya kerja zat berkhasiat terhadap sel-sel kanker. Penelitian ini dilakukan di kandang Biokimia, laboratorium Biokimia FMIPA IPB dan laboratorium histopatolo gi Balai Penelitian Penyakit Hewan Bogor. Pelaksanaan penelitian dimulai dari tanggal 23 Oktober 1986 sampai Januari 1987. Dalam penelitian ini digunakan 30 ekor ayam broiler berumur 2 minggu sebagai model percobaan. Perlakuan ter diri dari 3 tingkat pemberian singkong pahit dalam bentuk yang sudah diparut, yaitu: I terdiri dari 0% singkong pahit, II diberikan 12 mg singkong pahit, dan III dibe rikan 33% singkong pahit. Ayam-ayam dikelompokkan dalam kandang kawat, tiap ruangan kandang kawat terdiri dari 5 ekor ayam dan ini dianggap sebagai satu unit percobaan. Tiap perlakuan terdiri dari 2 unit percobaan, sehingga untuk 3 perlaku- an diperlukan ayam 3 x 2 x 5 ekor 30 ekor. Perlakuan dilakukan setiap hari mulai ayam berumur 2 minggu sampai 6 minggu. Pemberian makanan dan minuman secara ad-libitum. Pada hari 28 diambil darah, kemudian ayam disembelih. Organ otak dan hati diperiksa secara histopatologis. Data yang diperoleh dianalisis berdasarkan rancang percobaan acak lengkap menurut petunjuk Steel &. Torrie (1981) dan untuk mengetahui perbedaan antar perlakuan dilakukan uji Tukey. Dari pengamatan dan analisis selama penelitian di- peroleh hasil sebagai berikut. Perlakuan terhadap pertambahan berat badan rata-ra ta/minggu/ekor memperlihatkan perbedaan yang tidak nyata. Tetapi apabila dilihat dari efisiensi makanan yang dikonsumsi, perlakuan memperlihatkan perbedaan yang sa- ngat nyata (P< 0,01)…dst
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