Judul: Pengaruh Pemberian Tetrasikllin dan Kopi dalam Ransum Berenergi Metabolis 2.600 kkal/kg Terhadap Persentase Karkas, Potongan Komersial dan Organ Dalam Ayam Kampung
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh penambahan tetrasiklin dan kopi dalam ransum ayam Kampung yang berenergi metabolis 2.600 kkallkg terhadap bobot potong, persentase bobo! karkas, potongan komersial, organ dalam dan panjang relatif bagian usus (duodenum, jejenum, ileum dan sekum). Penelitian ini telah dilaksanakan dari bulan April sampai dengan Juni 2003 di Laboratorium Ilmu Nutrisi Temak Unggas, Departemen Ilmu Nutrisi dan Makanan Temak, Fakultas Peternakan, IPB. Ternak yang digunakan pada penelitian adalah ayam Kampung umur 6 minggu sebanyak 72 ekor yang dipelihara selanm 8 minggu. Ransum percobaan yang diberikan ada 4 macam yaitu ransum basal, ransum basal yang ditambahkan kopi 0,4%, ransum basal yang ditambahkan tetrasiklin 0,003% dan ransum basal yang ditambahkan kopi 0,4% dan tetrasiklin 0,003%. Ransum dan air minum diberikan ad libitum. Di akhir pemeliharaan, 24 ekor ayam dipotong untuk diukur persentase bobot karkas, potongan komersial, organ dalam dan panjang relatif bagian usus (duodenum, jejenum, ileum dan seka).
Keyword: 

Judul: Pengaruh penambahan tetrasiklin dan kopi dalam ransum berenergi 2600 KKAL/KG terhadap kinerja produk ayam kampung pada masa pertumbuhan
Abstrak: Tetrasiklin dan kopi merupakan feed additive yang mungkin bisa ditambahkan dalanansum standar dengan tujuan untuk memperbaiki kinerja produksi pada ayam kai pung selama masa pertumbuhannya. Kopi merupakan stimulator untuk aktivitas biologis tubuh dan dianggap mampu merangsang pertumbuhan berdasarkan pengaruhnya terhadap kerja otot halus, proses sekresi, metabolisme, kerja jantung, pembuluh darah, dan sistem syaraf (Clifford dan Wilson, 1985). Sementara antibiotik tetrasiklin merupakan jenis antibiotik dengan spektrum yang paling luas sebagai zat antibakteri, sehingga mampu digunakan dalam pencegahan penyakit dan pemacu pertumbuhan (Biyatmoko, 1997). Penelitian ini dilaksanakan dengan menggunakan ternak sebanyak 72 ekor ayam kampung berumur 6 minggu dan dipelihara selama 8 minggu percobaan. Ransum yang digunakan terdiri dari 2 level kopi, yaitu 0% dan 0,4% dan 2 level tetrasiklin, yaitu 0% dan 0,003%. Rancangan percobaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) pola Faktorial 2 x 2 yang terdiri dari 2 faktor dan 3 ulangan, dengan Faktor A adalah level pemberian tetrasikiin, sedangkan Faktor B adalah level pemberian kopi. Untuk mengetahui adanya pengaruh perlakuan dilakukan Analisis Ragam (ANOVA). Jika berpengaruh nyata maka dilanjutkan dengan Uji Jarak Duncan (Steel dan Torrie, 1993). Peubah yang diamati adalah konsumsi pakan, pertambahan bobot badan, konversi pakan, bobot badan, konsumsi air minum, dan mortalitas. Berdasarkan hasil analisis sidik ragam diketahui bahwa penambahan kopi pada level 0,4% dan tetrasiklin pada level 0,003% dalam ransum ayam kampung, yang dipelihara selama 8 minggu tidak berpengaruh nyata terhadap konsumsi ransum, pertambahan bobot badan, konversi ransum, bobot badan, dan konsumsi air minum. Berdasarkan sidik ragam terhadap interaksi kopi dengan terasiklin diketahui pula bahwa tidak ada pengaruh interaksi antara kopi dengan tetrasiklin terhadap semua...
Keyword: Kopi, Tetrasiklin, Pertambahan bobot badan, Konsumsi pakan, Konversi pakan, Bobot badan akhir, Konsumsi air minum, Mortalitas

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