Judul: The Rumen Microbe Changes and Methane Production with The Addition of Clove Leaf Oil (Syzygium aromaticum), Tea by products and Hibiscus Leaf in the in vitro Fermentation
Abstrak: Mikroba rumen berperan penting dalam pencernaan dan fermentasi pada ternak ruminansia. Jumlah dan jenis mikroba rumen sangat dipengaruhi oleh pakan yang dikonsumsi ternak. Penggunaan senyawa sekunder tanaman dapat memodifikasi komposisi mikroba rumen dan produksi metan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi secara in vitro pengaruh penambahan minyak daun cengkeh pada kombinasi ampas teh dan daun kembang sepatu terhadap populasi mikroba rumen (protozoa, bakteri amilolitik, bakteri selulolitik, bakteri proteolitik) dan produksi gas metan. Rancangan yang digunakan yaitu Rancangan Acak Kelompok (RAK), dengan empat perlakuan dan lima kelompok. Penelitian sebelumnya telah dilakukan untuk mengevaluasi penggunaan ampas teh dan daun kembang sepatu terhadap komposisi mikroba rumen dan produksi metan. Hasil penelitian tahap I menunjukkan bahwa ampas teh pada level 2 mg/ml cairan rumen dan daun kembang sepatu pada level 0,3 mg/ml cairan rumen (Suplemen 1/ S1) menurunkan produksi gas metan, meningkatkan populasi bakteri amilolitik dan selulolitik. Perlakuan yang digunakan pada penelitian ini adalah A1 = Hijauan : Konsentrat = 60:40 (Kontrol), A2 = Kontrol + ampas teh (AT) 2 mg/ml cairan rumen dan daun kembang sepatu (DKS) 0,3 mg/ml cairan rumen (Suplemen1), A3 = Kontrol + Suplemen1 + minyak cengkeh 0,02 mg/ml cairan rumen, A4 = Kontrol + Suplemen1 + minyak cengkeh 0,04 mg/ml cairan rumen. Ransum kontrol terdiri dari 60% Hijauan dan 40% Konsentrat. Data yang diperoleh dianalisis dengan menggunakan analysis of variance (ANOVA) dan apabila terdapat perbedaan yang nyata antar perlakuan dilanjutkan dengan uji jarak Duncan. Peubah yang diamati dalam penelitian ini adalah populasi protozoa dan bakteri serta produksi gas metan. Hasil menunjukkan bahwa penambahan minyak cengkeh (0,04 mg/ml), ampas teh (2 mg/ml) dan daun kembang sepatu (0,3 mg/ml) nyata (P<0,05) menurunkan populasi protozoa, tidak nyata (P>0,05) menurunkan produksi gas metan serta nyata meningkatkan (P<0,05) populasi bakteri amilolitik namun tidak nyata meningkatkan (P>0,05) bakteri proteolitik dan bakteri selulolitik. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa suplementasi minyak cengkeh dengan kombinasi ampas teh dan daun kembang sepatu dalam ransum dapat memodifikasi komposisi mikroba rumen terutama protozoa dan bakteri amilolitik, namun belum berpengaruh pada produksi gas metan, populasi bakteri proteolitik dan bakteri selulolitik.
Keyword: 

Judul: Response of Addition Wheat Leaf of Hibiscus rosa-sinensis and Tea by product to Rumen Microbial Population and Methane Gas Production in vitro
Abstrak: Gas metan yang dihasilkan dari ternak ruminansia berasal dari aktivitas mikroba (bakteri, protozoa, dan fungi) rumen pada proses fermentasi pakan terutama oleh bakteri metanogen. Pembentukan gas metan pada sistem rumen dapat menyebabkan hewan ruminansia mengalami kehilangan sebagian energi yang tercerna. Sehingga banyak energi pakan yang seharusnya bisa dimanfaatkan ternak untuk pertumbuhan dan produksi, namun terkonversi menjadi gas metan. Produksi gas metan dapat berkurang melalui pemanfaatan agen defaunasi yang dapat menekan pertumbuhan protozoa dan bakteri metanogen. Selain itu, protozoa mempunyai sifat memangsa sebagian bakteri oleh karena itu perlu dilakukan defaunasi (penghambatan pertumbuhan) protozoa sehingga populasi bakteri dapat meningkat. Hibiscus rosa-sinensis (kembang sepatu) dan Camelia sinensis (teh) merupakan tanaman yang berfungsi sebagai agen defaunasi karena mengandung saponin dan tanin. Defaunasi dengan saponin dan tanin diharapkan dapat meningkatkan populasi bakteri di rumen, meningkatkan aliran sumber protein mikroba, dan menekan pertumbuhan bakteri metanogen. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi respon penambahan tepung daun kembang sepatu dan ampas teh serta kombinasinya terhadap populasi mikroba rumen (protozoa, bakteri amilolitik, selulolitik, proteolitik, dan total) dan produksi gas metan secara in vitro. Penelitian ini dilaksanakan di bertempat di Laboratorium Pengembangan Teknologi Industri Agro dan Biomedika (LAPTIAB), BPPT, Tangerang; Laboratorium Biokimia, Fisiologi, dan Mikrobiologi; Laboratorium Nutrisi Ternak Perah, Departemen Ilmu Nutrisi dan Teknologi Pakan, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor; dan Pusat Penelitian Surfaktan dan Bioenergi, Bogor. Rancangan yang digunakan yaitu Rancangan Acak Kelompok (RAK) faktorial 4x3 dengan 4 ulangan. Faktor pertama adalah level tepung ampas teh (0; 1; 2; 3) mg/ml cairan rumen dan faktor kedua adalah level tepung daun kembang sepatu (0; 0,15; 0,3) mg/ml cairan rumen. Data dianalisis dengan menggunakan analysis of variance (ANOVA) dan apabila terdapat perbedaan yang nyata antar perlakuan maka dilanjutkan dengan uji jarak Duncan. Peubah yang diamati dalam penelitian ini adalah populasi protozoa, bakteri amilolitik, bakteri selulolitik, bakteri proteolitik, bakteri total, dan produksi gas metan. Hasil analisis ragam memperlihatkan bahwa tidak ada interaksi antara level pemberian tepung ampas teh dan daun kembang sepatu. Pemberian tepung ampas teh cenderung menurunkan populasi protozoa (P<0,1), meningkatkan jumlah bakteri amilolitik dan selulolitik (P<0,1), menurunkan produksi gas metan (P<0,1), namun tidak memberikan pengaruh terhadap populasi bakteri proteolitik dan total bakteri. Penambahan tepung daun kembang sepatu tidak mempengaruhi jumlah populasi protozoa, bakteri total, bakteri proteolitik, dan produksi gas metan, namun dapat meningkatkan jumlah bakteri selulolitik dan amilolitik (P<0,1). Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah level terbaik yang cenderung mempengaruhi mikroba rumen adalah 2 mg tepung ampas teh/ml cairan rumen dan 0,3 mg tepung daun kembang sepatu/ml cairan rumen.
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