Judul: Gambaran albumin, globulin, total protein darah serta histopatologi organ hati, ginjal, pankreas, otak pada ayam broiler akibat pemberian serbuk daun mindi
Abstrak: Tanaman Melia azedarach, yang lebih terkenal di Indonesia dengan sebutan pohon mindi, telah banyak digu- nakan orang baik sebagai makanan ternak maupun sebagai obat tradisional. Hampir seluruh bagian tanaman Melia azedarach dapat digunakan sebagai obat (Keng, 1968). Selain digunakan sebagai obat, beberapa bagian dari tanaman ini mengandung racun dan telah banyak kejadian keracunan pada hewan ternak atau pada manusia. Pada hewan ternak, kasus keracunan yang paling sering adalah pada hewan babi dimana gejala klinis yang terlihat yaitu muntah-muntah, tremor muskular, sempoyongan, koma, konvulsi dan mati. Kematian terjadi kurang dari 24 jam. Sedangkan kasus kematian pada anak-anak terdapat di Afrika yaitu pada anak-anak yang memakan buahnya sebanyak 6 8 butir. Kematian terjadi beberapa hari setelah memakan buah tersebut (Everist, 1974). Pada ayam yang memakan buahnya tidak didapatkan gejala keracunan yang jelas, hanya terlihat nafsu makan berkurang dan sianotis umum. Adapun kandungan kimiawi yang terdapat pada tanaman Melia azedarach yaitu alkaloid azaridin, resin, tannin, melio tannin, asam benzoat dan margosin. Pemeriksaan secara patologi anatomi terlihat ada- nya perdarahan pada usus, hati, paru-paru dan gastro enteritis. Dan secara mikroskopis (Histopatologi) terlihat adanya degenerasi lemak dan perdarahan pada organ hati dan ginjal. Pemberian air gula sangat efektif untuk pengobatan keracunan buah mindi pada anak-anak. Dan sebaiknya anak- anak dilarang memakan buah mindi. Pada hewan ternak lain- nya tidak ada obat yang efektif, untuk itu tindakan yang paling tepat adalah tidak memberikan buah atau daun mindi sebagai makanan pokok dan jangan terlalu banyak…dst
Keyword: 

Judul: Analisis Alelopati Sentang (Azadirachta excelsa (Jack)) dan Mindi (Melia azedarach L.) serta Interaksinya dengan Tanaman Kedelai (Glycine max (L.) Merrill).
Abstrak: Sentang dan mindi merupakan jenis tanaman kehutanan yang potensial untuk dikembangkan dalam sistem agroforestri. Keduanya dapat dikombinasikan dengan berbagai komoditas pertanian, salah satunya adalah kedelai. Namun tanaman sentang dan mindi memiliki kekurangan karena mengandung zat alelopati dalam jaringan tubuhnya. Zat alelopati dapat mempengaruhi pertumbuhan dan perkembangan tanaman lain melalui alelokimia, yaitu metabolit sekunder yang bersifat racun bagi tanaman lain. Beberapa penelitian telah menunjukkan bahwa zat alelopati mampu menghambat perkecambahan dan pertumbuhan tanaman lain. Tujuan penelitian ini adalah: (1) menganalisis kandungan alelokimia yang terdapat pada tanaman sentang dan mindi dan (2) menganalisis pengaruh pemberian ekstrak sentang dan mindi terhadap pertumbuhan dan produksi tanaman kedelai. Analisis kandungan alelokimia dilakukan dengan metode Pyrolisis GCMS di Laboratorium Pusat Penelitian dan Pengembangan Keteknikan Kehutanan dan Pengolahan Hasil Hutan (P3KKPHH) Bogor. Uji alelopati sentang dan mindi terhadap perkecambahan kedelai dilakukan dengan metode RAL (rancangan acak lengkap) 3 faktor. Faktor pertama adalah jenis tanaman sebagai bahan ekstrak (sentang dan mindi). Faktor kedua adalah bagian tanaman (akar, daun dan ranting) sentang dan mindi. Faktor ketiga adalah konsentrasi ekstrak (0% (kontrol), 1.25%, 2.5% dan 5%). Uji alelopati sentang dan mindi terhadap pertumbuhan dan produksi kedelai dilakukan dengan rancangan petak-petak terpisah (split-split plot). Petak utama adalah jenis tanaman (sentang dan mindi). Anak petak adalah bagian tanaman (akar, daun dan ranting) sentang dan mindi. Anak-anak petak adalah konsentrasi ekstrak (0% (kontrol), 1.25%, 2.5%, dan 5%). Setiap perlakuan diulang sebanyak 3 kali. Hasil analisis senyawa kimia menunjukkan bahwa sentang dan mindi mengandung senyawa alelokimia yang tergolong dalam alelokimia fenol, asam lemak, alkohol dan terpenoid. Ekstrak sentang dan mindi memperlihatkan penghambatan terhadap daya kecambah dan pertumbuhan radikula kecambah kedelai. Efek penghambatan terbesar diberikan oleh perlakuan ekstrak akar sentang 5% dan ekstrak ranting mindi 5%. Sementara itu pertumbuhan tinggi, perakaran dan produksi tanaman kedelai tidak dipengaruhi oleh pemberian ekstrak sentang dan mindi. Hal ini diduga karena konsentrasi ekstrak yang diberikan terlalu rendah dan pengaruh faktor lingkungan seperti curah hujan yang tinggi yang menyebabkan tercucinya zat alelopati di tanah.
Keyword: agroforestri, alelopati, Azadirachta excelsa Jack., Glycine max (L.), Merril, Melia azedarach L.

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