Judul: Populasi Protozoa dan Karakteristik Fermentasi Rumen dengan Pemberian Daun Kersen (Muntingia calabura) secara In Vitro
Abstrak: Daun kersen (Muntingia calabura) memiliki kandungan saponin yang cukup tinggi sehingga dapat dimanfaatkan sebagai agen defaunasi protozoa yang dapat meningkatkan efisiensi fermentasi rumen. Penyebarannya yang luas yang mudah ditemukan pada berbagai kondisi lahan termasuk lahan marginal, menjadikan tumbuhan ini sangat potensial untuk dimanfaatkan sebagai pakan ternak. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kandungan fitokimia daun kersen yang meliputi senyawa tanin dan saponin serta mengevaluasi dosis daun kersen yang tepat dan sesuai untuk mengoptimalkan fermentasi rumen. Rancangan yang digunakan pada penelitian ini adalah Rancangan Acak Kelompok (RAK) dengan 5 taraf perlakuan dan 4 kelompok sebagai ulangan. Perlakuan berupa ransum komplit terdiri dari R0 = 30% konsentrat + 70% rumput lapang; R1 = 30% konsentrat + 65% rumput lapang + 5% daun kersen; R2 = 30% konsentrat + 60% rumput lapang + 10% daun kersen; R3 = 30% konsentrat + 55% rumput lapang + 15% daun kersen; R4 = 30% konsentrat + 50% rumput lapang + 20% daun kersen. Peubah yang diamati adalah nilai pH rumen, populasi protozoa, konsentrasi amonia (NH3), produksi Volatile Fatty Acid (VFA) , Kecernaan Bahan Kering (KCBK), dan Kecernaan Bahan Organik (KCBO). Data hasil penelitian dianalisis sidik ragam (ANOVA) jika hasilnya berbeda nyata akan diuji lanjut dengan Uji Jarak Duncan. Analisis data dilakukan menggunakan software statistik SPSS versi 16.
Keyword: 

Judul: Populasi Mikroba dan Karakteristik Fermentasi Rumen dengan Penggunaan Kombinasi Ekstrak Lerak dan Mikroenkapsulasi Minyak Nabati secara In Vitro.
Abstrak: Peningkatan produktivitas ternak diharapkan dapat berbanding lurus dengan peningkatan kualitasnya. Penerapan teknologi defaunasi yang dikombinasikan dengan mikroenkapsulasi minyak nabati untuk menghasilkan kerja komplementer dalam rangka meningkatkan produktsi dan kualitas ternak ruminansia. Penelitian ini bertujuan menganalisis kombinasi ekstrak lerak (Sapindus rarak De Candole) dengan mikroenkapsulasi minyak wijen serta kanola terhadap karakteristik fermentasi dan populasi mikroba rumen. Pengujian dilakukan secara in vitro menggunakan cairan rumen dari 3 ekor sapi jantan Peranakan Ongole (PO) berfistula. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak kelompok (RAK) dengan 5 kelompok yang dibedakan berdasarkan ulangan pengambilan cairan rumen dengan kombinasi ransum pakan yang terdiri atas 6 perlakuan yakni T0 (ransum kontrol berbasis hijauan tinggi, 70% hijauan : 30 konsentrat), T1 (T1 + ekstrak saponin lerak), T2 (T1 + minyak wijen), T3 (T1 + minyak kanola), T4 (T1 + mikroenkapsulasi minyak wijen), dan T5 (T1 + mikroenkapsulasi minyak kanola). Data dianalisis menggunakan sidik ragam serta perbedaan yang signifikan pada taraf kepercayaan 5% diuji lanjut menggunakan Uji Duncan. Hasil menunjukkan bahwa penambahan kombinasi ekstrak lerak 1 mg mL-1 dan 10% minyak kanola yang diproteksi dengan mikroenkapsulasi tidak signifikan terhadap VFA total dan parsial, gas CH4, gas H2, tetapi cenderung menurunkan pH rumen mendekati pH optimum (P < 0.10), tetapi berpengaruh sangat signifikan (P < 0.01) terhadap penurunan populasi protozoa, peningkatan total bakteri rumen, peningkatan konsentrasi N-NH3, serta peningkatan kecernaan bahan kering dan bahan organik pakan dibandingkan perlakuan lainnya.
Keyword: defaunasi, lerak, mikroenkapsulasi, minyak kanola, minyak wijen

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