Judul: Pengaruh Atraktan Untuk Meningkatkan Penggunaan Tepung Darah Pada Pakan Ikan Kerapu Bebek Cromileptes altivelis.
Abstrak: Tepung darah merupakan sumber protein alternatif sebagai pengganti sumber protein dari tepung ikan. Tepung darah mempunyai protein tinggi 92%, leucin 13,61%, fosfor 0,33% dan kandungan besi (Fe) yang tinggi sampai 2.700 mg/kg dalam bahan kering. Namun tepung darah tidak memiliki palatabiliti sehingga penggunaan tepung darah dalam formulasi pakan dapat mengurangi nafsu makan ikan. Untuk itu diperlukan bahan pakan tambahan yang dapat meningkatkan nafsu makan ikan yaitu berupa atraktan. Atraktan yang digunakan dalam penelitian ini adalah taurin dan tepung cumi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pemberian atraktan (taurin dan tepung cumi) untuk meningkatkan pemanfaatan tepung darah dalam pakan buatan terhadap kinerja pertumbuhan ikan kerapu bebek Cromileptes altivelis.
Keyword: 

Judul: Suplementasi Mineral Seng Zn sebagai Penyeimbang Penggunaan Tepung Darah dalam Pakan Terhadap Kinerja Pertumbuhan dan Ketahanan Tubuh Ikan Kerapu Bebek Cromileptes altivelis
Abstrak: Tepung darah selain dapat dijadikan sebagai sumber protein dapat juga dijadikan sebagai sumber zat besi (Fe) organik. Tepung darah merupakan bahan baku yang mengandung Fe dalam konsentrasi yang sangat tinggi mencapai 2769 mg/kg (NRC 1993 dalam Fox 2004). Kandungan Fe yang sangat tinggi ini dapat menyebabkan penurunan kemampuan penyerapan Zn (Linder 1992). Zn merupakan mikro mineral yang essensial bagi ikan yang memiliki peranan penting dalam proses metabolisme tubuh ikan. Apabila konsentrasi Zn dalam tubuh ikan kurang dari batas normal dapat menyebabkan munculnya gejala defisiensi antara lain pertumbuhan yang lambat, erosi sisik, dan katarak pada mata yang apabila dibiarkan akan menyebabkan kerugian bagi para pembudidaya. Selain berperan dalam proses metabolisme, Zn juga memiliki peranan penting dalam kinerja sistem imun (Calder 2002). Penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi pengaruh suplementasi Zn dengan level berbeda dalam pakan yang mengandung tepung darah sebagai sumber Fe organik terhadap kinerja pertumbuhan dan ketahanan tubuh ikan kerapu bebek Cromileptes altivelis pada saat sebelum dan sesudah perlakuan stress.
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