Judul: Bubuk kunyit (Curcuma domestica) sebagai antioksidan dan antitoksin alami dalam ransum ayam ras
Abstrak: Kerusakan lemak dan cemaran toksin dalam ransum merupakan salah satu penyebab utama turunnya nilai nutrisi ransum. Terlebih lagi keadaan iklim Indonesia yang berada di daerah tropis merupakan faktor yang sangat menunjang proses kerusakan tersebut. Rempah-rempah yang tumbuh banyak di Indonesia seperti kunyit, diketahui memiliki aktivitas antioksidan dan antimikroba sehingga memberikan sifat pengawetan pada makanan. Akan tetapi penggunaannya masih didasarkan pada kebiasaan sehingga belum diketahui secara pasti kemampuannya sebagai bahan pengawet. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh pemakaian bubuk kunyit terhadap ketengikan dan kandungan aflatoksin dalam ransum selama penyimpanan. Penyimpanan ransum dilakukan di Laboratorium Penelitian PAU Ilmu Hayat, IPB dan analisis kimia dilakukan di Balai Penelitian Veteriner, Balai Penelitian dan Pengembangan Peternakan Bogor dan di Pusat Pengembangan dan Teknologi Pangan, IPB pada bulan Maret sampai Juni 1996. Rancangan Percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap dengan pola faktorial 5 x 4 dengan 3 ulangan, yaitu 5 taraf perlakuan antioksidan (tanpa antioksidan/kontrol; 0,02 persen BHT; 0,2 persen kunyit; 0,4 persen kunyit dan 0,6 persen kunyit) dan 4 periode penyimpanan (0,2,4 dan 8 minggu) dengan peubah yang diukur adalah bilangan peroksida, bilangan thiobarbituric acid (TBA), lemak kasar, protein kasar dan aflatoksin total. Data yang diperoleh dianalisis dengan menggunakan sidik ragam yang dilanjutkan dengan uji jarak Duncan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan kunyit memberikan pengaruh yang nyata (P<0,05) terhadap kandungan bilangan peroksida, lemak kasar dan aflatoksin total. Lama penyimpanan juga memperlihatkan hasil yang berbeda sangat nyata (P<0,01) terhadap bilangan peroksida, lemak kasar dan aflatoksin total ransum. Sedangkan interaksi antara jenis antioksidan dan lama penyimpanan mempengaruhi kandungan aflatoksin total ransum dengan sangat nyata (P<0.01). Dengan demikian, penambahan kunyit dapat menghambat kerusakan lemak dan menghambat produksi aflatoksin pada ransum selama penyimpanan. Dosis bubuk kunyit yang memberikan hasil terbaik pada penelitian ini adalah 600gram/100 kg ransum.
Keyword: 

Judul: Pengaruh pemberian kunyit (Curcuma domestica, Val.) atau temulawak (curcuma xanthorriza, Roxb.) dalam ransum terhadap perfoman broiler
Abstrak: Ransum merupakan salah satu faktor yang harus diperhatikan dalam suatu usaha pemeliharaan broiler, karena pemberian ransum yang berkualitas baik akan mendukung performan broiler. Penambahan suatu imbuhan pakan (feed additive) dari jenis herbal (alami) merupakan salah satu usaha untuk meningkatkan kualitas ransum tanpa menghasilkan residu yang membahayakan pada produk akhir. Kunyit (Curcuma domestica, Val.) dan temulawak (Curcuma xanthorriza, Roxb.) bisa digunakan sebagai feed additive karena mengandung suatu senyawa, diantaranya kurkuminoid, minyak atsiri dan vitamin E yang berkhasiat sebagai antioksidan, antibakteri, penambah nafsu makan serta dapat meningkatkan aktivitas saluran pencernaan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh pemberian kunyit atau temulawak dalam ransum terhadap performan broiler. Penelitian ini dilaksanakan mulai bulan Juni sampai bulan Juli 2004 di Laboratorium Ilmu Nutrisi Unggas, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor. Ternak yang digunakan adalah 200 ekor DOC (day old chick) untuk ayam pedaging dari strain Hubbard yang dipelihara selama enam minggu. Penelitian ini terdiri dari lima perlakuan yaitu: RO (ransum kontrol), R1 (R0 + 0,6% kunyit), R2 (R0 +0,2% temulawak), R3 (RO+ 0,4% temulawak) dan R4 (RO+ 0,6% temulawak). Perlakuan kunyit pada penelitian ini hanya digunakan satu level penambahan yaitu pada taraf 0,6%. Hal ini karena pengunaan kunyit tersebut hanya digunakan sebagai pembanding terhadap penggunaan temulawak, karena sebelumnya (penelitian Agustiana (1996)) telah dilakukan penelitian terhadap kunyit pada taraf yang sama (0,2%, 0,4% dan 0,6%). Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan lima perlakuan dan empat ulangan. Setiap ulangan terdiri dari 10 ekor ayam. Data yang diperoleh dianalisis dengan Analisis Ragam (ANOVA) dan jika hasilnya nyata dilanjutkan dengan Uji Kontras Ortogonal (Steel dan Torrie, 1993). Peubah yang diamati adalah konsumsi ransum, bobot badan akhir, pertambahan bobot badan, konversi ransum dan mortalitas. Hasil penelitian menunjukan bahwa pemberian temulawak pada taraf 0,2% dalam ransum broiler menghasilkan performan terbaik yang ditunjukan dengan peningkatan pertambahan bobot badan, penurunan konversi ransum dan mampu menekan tingkat kematian (mortalitas). PB
Keyword: feed additive, broiler, kunyit (Curcuma domestica, Val.), temulawak (Curcuma xanthorriza, Roxb.)

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