Judul: Pengaruh berbagai tingkat energi dalam ransum yang mengandung protein 18 persen dan strain terhadap produksi telur ayam tipe medium pada phase I
Abstrak: Penelitian mengenai produksi telur ini dilakukan mulai tanggal 20 Oktober 1980 dan diakhiri pada tanggal 20 April 1981 bertempat di Bagian Unggas Departemen Ilmu Produksi Ternak Fakultas Peternakan Institut Pertanian Bogor. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengenai pengaruh tingkat energi metabolis dalam ransum dan strain terhadap produksi telur ayam tipe medium pada phase I. Materi yang digunakan dalam penelitian ini adalah 132 ekor ayam "strain" Super Harco umur 5 bulan dan 132 ekor ayam "strain" Hisex Brown umur 5 bulan. Dalam penelitian ini digunakan 3 macam ransum percobaan masing-masing dengan tingkat energi metabolis 2450 Kkal/ kg, 2650 Kkal/kg, dan 2850 Kkal/kg, dengan kandungan protein 18% untuk semua tingkat energi. ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh berbagai tingkat protein dalam ransum yang mengandung energi 2650 KKAL per kilogram dan strain terhadap produksi telur ayam tipe medium  pada phase II
Abstrak: Penelitian ini dilakukan mulai tanggal 9 Maret 1981 dan berakhir pada tanggal 26 Juli 1981, bertempat di Bagian Unggas, Departemen Ilmu Produksi Ternak, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor. Tujuan dari penelitian adalah untuk mengetahui pengaruh berbagai tingkat protein dalam ransum yang mengandung energi 2650 Kkal per kilogram dan strain terhadap produksi telur ayam tipe medium pada phase II. Percobaan ini menggunakan ayam "strain" Super Har co yang berumur 42 minggu sebanyak 88 ekor dan ayam "strain" Hisex Brown yang berumur 42 minggu sebanyak 88 ekor. Ayam-ayam tersebut mendapat 2 macam ransum percobaan, masing-masing ransum mengandung tingkat protein 16% dan 18% dengan kandungan energi yang sama yaitu 2650 Kkal per kilogram. Rancangan yang digunakan dalam percobaan ini ada- lah rancangan acak lengkap pola faktorial 2 X 2. Dari hasil penelitian dan pembahasan maka dapat disimpulkan sebagai berikut: Tingkat protein dalam ransum yang mengandung energi metabolis 2650 kilo kalori per kilogram tidak berpe ngaruh nyata terhadap produksi telur, konsumsi makanan, konversi makanan, berat telur dan mortalitas. Strain tidak nyata mempengaruhi produksi telur dan mortalitas, akan tetapi berpengaruh nyata (P/ 0,05) terhadap konsumsi makanan, konversi makanan dan berat telur. Ayam "strain" Hisex Brown nyata (PL 0,05) mengkonsumsi makanan lebih sedikit, menghasilkan konversi makanan yang lebih baik, tetapi menghasilkan berat telur per butir lebih kecil dari pada ayam "strain" Super Harco. Interaksi antara tingkat protein dan strain terhadap konversi makanan adalah nyata (P∠0,05). Ayam "strain" Hisex Brown yang mendapat ransum dengan tingkat protein 16% menghasilkan konversi makanan yang terbaik. Nilai "income over feed cost" rata-rata per ekor ayam selama masa penelitian yang tertinggi (2.875,48) dicapai oleh ayam "strain" Hisex Brown yang mendapat ransum percobaan dengan tingkat protein 16%.
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