Judul: Hubungan temperatur Dengan Konsumsi makanan Dan Air Minum Pada Ayam Broiler
Abstrak: Suatu penelitian mengenai hubungan temperatur dan ke- lembaban relatif terhadap pola konsumsi makanan dan air minum harian pada ayam broiler telah dilakukan di Bagian Ilmu Makanan Ternak Unggas, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor dari tanggal 2 Februari sampai tanggal 2 Maret 1982. Sebanyak 345 ekor ayam broiler tipe CP 707 dipakai dalam penelitian ini dan ditempatkan secara acak ke dalam beberapa buah kandang kawat. Data temperatur, kelembaban relatif, konsumsi makanan dan konsumsi air minum mulai di- catat dari umur dua hari sampai umur 35 hari. Selama 24 jam dalam sehari semalam dibagi atas empat periode waktu pengamatan. Periode waktu pengamatan I mulai dari jam 06.00 pagi sampai dengan jam 10.00, periode II dari jam 10.00 14.00 siang, periode III dari jam 14.00 - 18.00 dan periode IV mulai dari jam 18.00 sampai jam 06.00 pa- gi berikutnya. Hari pengamatan dilakukan setiap selang satu hari. Dari hasil analisa regresi dan korelasi diperoleh ha- sil bahwa hubungan antara temperatur dengan kelembaban re- latif sangat nyata pada semua periode (P0.01), kecuali pada periode II hubungan ini nyata (P0.05). Makin tinggi temperatur, kelembaban relatif semakin rendah. an Korelasi (r) antara temperatur dengan konsumsi makan- menunjukkan hubungan yang sangat nyata (PL 0.01) hanya pada periode waktu pengamatan IV. Pada periode lainnya hubungan ini tidak nyata. Bila temperatur meningkat maka konsumsi makanan menurun. Korelasi temperatur dengan konsumsi air minum tidak nyata pada semua periode waktu pengamatan. Fluktuasi tem- peratur kandang yang kecil pada tiap periode tidak meru- bah pola konsumsi air minum. Korelasi antara kelembaban dengan konsumsi makanan dan air minum tidak nyata pada se- mua periode, kecuali hubungan antara kelembaban dengan konsumsi makanan nyata (P0.05) pada periode III. num Korelasi konsumsi makanan (X) dengan konsumsi air mi- pada periode (P0.01) pada (Y) sangat nyata (P I dan III dan nyata (P0.05) pada periode II dan IV. Bila konsum- si makanan meningkat maka konsumsi air minum bertambah. Bentuk hubungan ini pada periode I, II, III dan IV masing- masing mengikuti persamaan Y...
Keyword: 

Judul: Kualitas Udara, Gambaran Darah dan Performa Ayam Broiler pada Pemeliharaan dengan Suhu Ruang Berbeda
Abstrak: Indonesia termasuk negara yang beriklim tropis. Iklim tropis memiliki ciri panas dan lembab. Suhu tinggi di wilayah iklim tropis dapat menyebabkan penurunan performa ayam. Suhu tinggi dapat mempercepat proses penguraian feses yang dilakukan oleh bakteri. Proses Penguraian feses yang dilakukan oleh bakteri tersebut menyebabkan penurunan kualitas udara, sehingga menimbulkan kontaminasi udara. Penurunan kualitas udara dapat menyebabkan terganggunya fisiologis ternak. Gangguan fisiologis ternak dapat terlihat dari gambaran darah. Gangguan-gangguan tersebut pada akhirnya dapat mempengaruhi produktivitas ternak. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dampak perbedaan suhu pemeliharaan ayam broiler terhadap kualitas udara, gambaran darah dan performa ayam broiler. Ayam dipelihara di dalam kandang tertutup selama lima minggu. Sebanyak 80 DOC (day old chick) ayam broiler dimasukkan pada dua unit kandang. Tiap kandang dibuat 4 petak berukuran 1x1 m2 dan diisi 10 ekor ayam. Pengamatan suhu dan kelembapan dilakukan selama pemeliharaan. Pengujian kualitas udara dilakukan sebanyak tiga kali selama pemeliharaan yaitu minggu ke- 3, awal minggu ke-4 dan akhir minggu ke-5. Penghitungan gambaran darah dilakukan satu kali diakhir penelitian minggu ke-5. Pengamatan performa ayam dilakukan selama pemeliharaan. Rancangan penelitian menggunakan rancangan acak lengkap, sebagai perlakuan suhu berbeda pada dua unit kandang yaitu suhu 20 oC (KS20) dan suhu 30oC (KS30). Percobaan diulang sebanyak empat kali dan tiap ulangan diisi 10 ekor ayam. Analisis data yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis deskriptif. Ayam broiler yang dipelihara pada suhu rendah pada minggu ke-4 dan minggu ke-5 berkisar 25-26 °C dengan kelembapan 74-80%, sedangkan untuk suhu tinggi pada minggu ke-4 dan minggu ke-5 berkisar 30-32 °C dengan kelembapan 75-78%. Konsentrasi amonia kedua perlakuan pada minggu ke-4 menurun yaitu 0.08 ppm dan minggu ke-5 meningkat yaitu 2.022-2.027 ppm. Konsentrasi karbondioksida pada suhu rendah dan suhu tinggi terjadi peningkatan pada minggu ke-5 yaitu 17.76-22.13 ppm. Konsentrasi hidrogen sulfida pada kedua perlakuan pada minggu ke-4 sebesar 0.0010-0.0013 ppm dan minggu ke-5 meningkat (0.0019-0.0023 ppm). Debu total pada suhu rendah di minggu ke-5 meningkat yaitu 326.10 μg m-3. Partikel debu 10 μm pada suhu tinggi lebih tinggi pada minggu ke-4 (84.84 μg m-3) dan minggu ke-5 (156.42 μg m-3). Gambaran sel darah merah dan gambaran sel darah putih pada suhu rendah dan suhu tinggi berada dalam kisaran normal. Ayam yang dipelihara pada suhu tinggi mengalami stres terlihat dari nilai rasio H/L yaitu 0.59. Stres panas pada suhu tinggi berdampak pada penurunan konsumsi pakan, bobot badan, pertambahan bobot badan dan meningkatnya nilai konversi pakan. Kesimpulan dari penelitian ini adalah ayam yang dipelihara pada kandang suhu tinggi (30 oC) menghasilkan kualitas udara yang lebih rendah, ayam menjadi stres panas lebih tinggi dan mengalami penurunan performa.
Keyword: Gambaran darah, kualitas udara, performa ayam, suhu

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