Judul: Anemia akibat defisiensi besi pada ternak
Abstrak: Cairan tubuh yang mudah diperoleh adalah darah. Darah mempunyai berbagai macam fungsi, dan diantaranya yang penting dalam menjalankan fungsi darah adalah hemoglobin. Besi merupakan unsur yang memainkan peranan pada proses kehidupan dan merupakan unsur pokok dari pigmen hemoglobin. Berat molekulnya 68.000 pada semua spesies hewan dan rata-rata mengandung 0,34% besi. Besi juga merupakan komponen dari beberapa enzim termasuk sitokrom dan flavo- protein. Jika fisiologis darah terganggu, antara lain karena bakteri, parasit, zat kimia, kurang gizi ataupun oleh sebab lainnya, dapat menyebabkan penurunan jumlah sel-sel darah merah yang beredar, juga menyebabkan penurunan ka- dar hemoglobin didalam darah atau penurunan nilai hema- tokrit dibanding dengan keadaan normal. Dalam keadaan demikian akan mengakibatkan timbulnya anemia. Kekurangan gizi khususnya besi akan menimbulkan anemia yang disebut anemia gizi besi. Penurunan kecepatan produksi, kehilangan atau destruksi sel darah merah yang meningkat dapat diakibatkan oleh perdarahan akut atau kronis, atau dapat ditimbulkan oleh faktor toksik (racun atau infeksi) yang menyebabkan hemolisis dan peningkatan destruksi eritrosit. Kegagalan pembentukan eritrosit juga dapat disebabkan oleh kekurangan besi dan protein dalam makanan. Gejala yang ditimbulkan karena anemia tergantung pada penyebabnya. Namun gejala yang menyolok dari defisi- ensi besi, karakteristik kliniknya adalah pertumbuhan yang kurang baik, kelesuan, kepucatan membrana mukosa, penambahan laju respirasi dan pengurangan kekebalan ter- hadap infeksi, Weinberg, 1974 (Underwood, 1981). Akibat terjadinya anemia tidak hanya mempunyai dampak negatif yang langsung diderita oleh ternak, tetapi juga akan dirasakan peternak. Akibat tersebut antara lain kesehatan ternak terganggu atau ternak merasa sakit atau pertumbuhan kurang baik, penurunan atau hilangnya kemampuan kerja pada ternak akibat kelemahan. Juga kekurusan dan ikterus yang dapat menyebabkan daging bisa diafkir sehingga tidak dapat dijual atau dimakan…dst
Keyword: 

Judul: Efektivitas Zat Besi Dari Sumsum Tulang Sapi Sebagai Suplemen Untuk Pencegahan Anemia Gizi
Abstrak: Kadar besi (Fe) dalam sumsum tulang sapi diukur dengan spektrofotometer pOOa '" 460 om dan spektrofotometri serapan atom (AAS) pacta ).. 248.3 om. Hasil pengukuran tersebut menunjukkan bahwa kandungan Fe pada sumsurn tulang sapi dengan metode spektrofotometri sebesar 109 ppm (0.0109%), sedangkan dengan AAS sebesar 175.75 ppm (0.0176%). Analisis proksimat berdasarkan bobot kering yang dilakukan menunjukkan bahwa serbuk sumsurn tulang sapi mengandung kadar air 4.81%, kadar abu 4.74%, dan kadar leroak 67.11%. Penentuan efektivitas sumsurn tulang sapi sebagai suplemen zat besi telah dicoba melalui pencekokan terhadap 15 ekor tikus jantan yang dibagi menjadi 3 kelompok, yaitu kontrol, periakuan, dan standar selama 6 minggu. Setiap minggu bobet badan tikus ditimbang dan dianalisis darahnya untuk mengetahui War hemoglobin (Hb), hematokrit (Ht), dan Fe. HasH peneiitian menunjukkan belum ada perkembangan bobot badan selama periakuan, juga tidak ada keragaman kadar Hb, Ht, dan Fe darah, yang kandungannya pada tilrns
Keyword: 

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