Judul: Pemanfaatan Ampas Buah Merah (Pandanus Conoideus) sebagai  Pakan Tambahan Ayam Pedaging: Penampilan Produksi dan  Status Kesehatan Ayam
Abstrak: Pemberian pakan tambahan pada ayam harus memberikan efisiensi penggunaan pakan yang lebih baik dan peningkatan kesehatan serta tidak menimbulkan residu pada karkas ayam. Penggunaan tanaman obat ternyata tidak meninggalkan residu dan memiliki toksisitas yang rendah dibandingkan bahanbahan kimia organik yang lain. Buah merah merupakan buah khas yang berasal dari Papua yang kaya akan minyak, karotenoid dan vitamin E. Zat aktif karotenoid dan vitamin E yang terkandung dalam buah merah berfungsi sebagai antioksidan yang mampu menangkal radikal bebas dan meningkatkan kekebalan tubuh.Ampas buah merah (ABM) merupakan produk samping dari proses ekstraksi buah merah. Penelitian dilakukan untuk mengetahui pengaruh dari pemberian ampas buah merah terhadap performa dan status kesehatan ayam broiler.
Keyword: 

Judul: Performa Ayam Broiler yang Diberikan Penambahan Ampas Buah Merah (Pandanus conoideus) dalam Ransum
Abstrak: Ampas buah merah (ABM), merupakan hasil ikutan dari pengolahan minyak atau sari buah merah. Kandungan ABM diantaranya karotenoid dan tokoferol dengan jumlah yang lebih sedikit dibanding dengan buah merahnya. Penggunaan ABM yang diberikan kepada ternak, khususnya unggas (broiler) belum dilakukan. Penambahan ABM pada penelitian ini diharapkan dapat mensubstitusi penggunaan feed additive yang berasal dari bahan kimia, mengurangi kematian dan dapat meningkatkan pertambahan bobot badan broiler. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui performa broiler akibat penambahan ABM ke dalam ransum komersial. Penelitian dilaksanakan selama tiga bulan (Desember 2008 – Februari 2009) bertempat di Laboratorium Lapang Blok B bagian Ilmu Produksi Ternak Unggas, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor. Analisis proksimat dilakukan di Laboratorium Ilmu dan Teknologi Pakan, Departemen Ilmu Nutrisi dan Teknologi Pakan, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor dan analisis kandungan kimia ampas buah merah dilakukan di Laboratorium Pusat Antar Universitas (PAU) Institut Pertanian Bogor. Ternak yang digunakan adalah broiler umur sehari (DOC) strain Ross produksi PT Charoen Pokphand Jaya Farm sebanyak 200 ekor yang dipelihara selama 35 hari. Peubah yang diamati meliputi konsumsi ransum, pertambahan bobot badan, konversi ransum dan mortalitas. Rancangan percobaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Rancangan Acak Lengkap dengan lima perlakuan. Perlakuan tersebut adalah R0: Ransum komersial (tanpa penambahan ABM); R1: Ransum komersial + 0,5% ABM; R2: Ransum komersial + 1% ABM; R3: Ransum komersial + 1,5% ABM; dan R4: Ransum komersial + 2% ABM. Setiap taraf perlakuan diulang empat kali, dengan masing-masing ulangan-perlakuan terdiri dari 10 ekor broiler. Penambahan ABM dengan persentase 0%; 0,5%; 1%; 1,5%; dan 2% tidak berpengaruh (P>0,05) terhadap konsumsi ransum, pertambahan bobot badan, konversi ransum dan mortalitas. Penambahan ABM dengan taraf 1,5% merupakan tingkat penambahan terbaik dan cenderung meningkatkan performa broiler.
Keyword: animal health, animal consumption, average daily gain, consumption rate, feed conversion, mortality

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