Judul: Upaya Penganekaragaman Bahan Makanan Ternak Biji Kecipir (Psophocarpus Tetragonolobus (L) DC) serta Pengaruhnya terhadap Bobot Pankreas Hati dan Empedu Ayam Pedaging
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh perendaman dan perebusan biji kecipir yang diberikan dalam tingkat tertentu terhadap bobot organ pankreas, hati dan empedu ayam pedaging. Juga menentukan lama perendaman, perebusan serta tingkat kecipir yang baik dalam ransum perlakuan yang diberikan.
Keyword: 

Judul: Suatu Studi Tentang Pengaruh Tingkat Perendaman dan Perebusan Biji Kecipir Terhadap Performans dan Bobot Beberapa Organ Tubuh Ayam Pedaging
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di kandang dan laboratorium Bagian Ilmu Produksi Ternak Unggas, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor. Penelitian dimulai sejak tanggal 16 Januari 1983 sampai dengan 9 April 1983. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari pengaruh tingkat perendaman dan perebusan biji kecipir terhadap performans dan bobot beberapa organ tubuh ayam pedaging. Parameter yang diukur adalah pertambahan bobot badan, konversi makanan, bobot pankreas, bobot kelenjar thyroid dan bobot darah. Tingkat perendaman yang diberikan adalah 9, 12 dan 15 jam dengan perebusan selama 0 dan 15 menit. Biji kecipir dicampur sebanyak 25% dari ransum pada setiap perlakuan, dan sebagai pembanding digunakan ransum komersil dari PT Subur yang diperoleh di Pasar Bogor. Penelitian ini dilaksanakan sebagai percobaan Fakto- rial 3 X 2 dalam Rancangan Acak Lengkap. Pengolahan data dilakukan dengan Sidik Ragam (Analysis of Variance) dan nilai rataan diuji dengan Uji Jarak Duncan. Keseluruhan penelitian terdiri dari 14 unit perlakuan, dimana dua unit digunakan sebagai pembanding. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat perebusan memberikan pengaruh yang nyata (P0.01) terhadap pertambahan bobot badan selama enam minggu. Sedangkan perlakuan perendaman tidak berpengaruh nyata, demikian pula halnya dengan interaksi antara kedua perlakuan. Pertambahan bobot badan yang tertinggi diperoleh pada perlakuan perendaman 15 jam dengan perebusan 15 menit yaitu sebesar 1176.50 gram, sedangkan pada pembanding didapat pertambahan bobot badan yang lebih tinggi lagi (1355.72 gram). Tingkat perendaman dan perebusan memberikan pengaruh yang sangat nyata (P0.01) terhadap konversi makanan selama enam minggu. Terdapat interaksi yang nyata (P/ 0.05) dari kedua perlakuan ini. Konversi makanan pada perlakuan perebusan 15 menit lebih baik dibandingkan perlakuan tanpa perebusan. Bobot pankreas dipengaruhi secara sangat nyata (P 0.01) oleh tingkat perebusan, sedangkan tingkat perendaman tidak berpengaruh. Perlakuan perendaman dan perebusan tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap persentase bobot thyroid dan bobot darah.
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