Judul: Gambaran Sel Darah Merah Ayam Broiler yang Disembelih dengan Metode Stunning dan Non-Stunning.
Abstrak: Perlakuan stunning dilaporkan dapat mempengaruhi proses pengeluaran darah. Penelitian ini bertujuan menghitung jumlah eritrosit, kadar hemoglobin, nilai hematokrit, dan indeks eritrosit pada ayam broiler yang disembelih dengan metode non-stunning dan stunning. Penelitian ini menggunakan 20 ekor ayam broiler betina umur 30 hari yang dibagi menjadi dua kelompok. Kelompok pertama adalah ayam yang disembelih tanpa stunning. Kelompok kedua adalah ayam yang mendapat perlakuan stunning sebelum disembelih. Darah diambil melalui vena brachialis sebanyak 1 ml sebagai sampel darah pra slaughter pada kelompok ayam non-stunning dan stunning. Darah dari kelompok ayam post slaughter ditampung dengan tabung vakum EDTA saat penyembelihan. Sampel darah dianalisis untuk menghitung jumlah eritrosit, kadar hemoglobin, nilai hematokrit, dan indeks eritrosit. Hasil penelitian menunjukkan jumlah eritrosit dan nilai hematokrit ayam yang di stunning lebih kecil dibandingkan nonstunning, sedangkan kadar hemoglobin dan indeks eritrosit ayam yang di stunning lebih besar dibandingkan non-stunning. Kesimpulan dari penelitian ini adalah penyembelihan ayam dengan metode stunning tidak mempengaruhi beberapa parameter darah.
Keyword: eritrosit, hematokrit, hemoglobin, penyembelihan, stunning

Judul: Indeks Stres Ayam Broiler yang Disembelih dengan Cara Stunning dan Tanpa Stunning
Abstrak: Saat ini, proses penyembelihan dalam industri unggas lebih banyak menggunakan stunning dibandingkan tanpa stunning. Stunning sebelum penyembelihan dianggap lebih animal welfare dari pada tanpa stunning dan juga dapat mengurangi tingkat stres ayam. Pada penelitian ini, dilakukan pengujian tingkat stres ayam broiler dengan parameter jumlah total leukosit, rasio heterofil/limfosit (H/L), dan kadar glukosa darah, sedangkan pengujian kesempurnaan pengeluaran darah dilakukan dengan uji malachite green dan pengukuran volume darah. Metode stunning yang digunakan adalah electric stunning via water bath. Alat stunning yang digunakan adalah alat yang dibuat secara manual yang memiliki kapasitas arus 120 mA sebagai nilai arus standar pada stunning ayam. Volume darah yang keluar pada ayam yang disembelih tanpa stunning lebih banyak 21.00 ± 7.73 mL dibandingkan dengan ayam stunning 29.30 ± 10.60 mL. Penyembelihan ayam tanpa stunning memiliki nilai jumlah total leukosit normal 11.96 ± 4.22 103 mm-3 dan rasio H/L yang rendah 0.96 ± 0.17, sementara jumlah total leukosit pada ayam stunning memiliki nilai di bawah normal 9.33 ± 3.33 103 mm-3 dan rasio H/L yang cukup tinggi 1.03 ± 0.16. Kesimpulannya, ayam stunning memiliki indeks stres lebih tinggi dan pengeluaran darah yang lebih rendah dibandingkan ayam yang disembelih tanpa stunning.
Keyword: eukosit, penyembelihan, stres, stunning

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