Judul: Profil Darah Induk Domba yang Diberi Kombinasi Jamu Kencur, Lempuyang, dan Jahe
Abstrak: Pemberian jamu pada hewan ternak merupakan salah satu alternatif yang baik untuk meningkatkan daya tahan ternak terhadap serangan penyakit. Tujuan penelitian adalah untuk menguji tingkat efektivitas jamu kencur, lempuyang, dan jahe yang dapat dilihat dari gambaran profil darah domba. Jamu yang diberikan kepada domba ialah hasil ekstraksi 1:1 dari setiap bahan yang telah direbus. Domba penelitian berjumlah 12 ekor dengan pembagian tiap kelompok terdiri atas empat ekor. Kelompok 1 adalah domba kontrol tanpa perlakuan, kelompok 2 adalah domba yang diberi jamu 2 mL, dan kelompok 3 adalah domba yang diberi jamu 4 mL. Pemberian jamu dilakukan selama dua bulan setiap tiga hari sekali pada pagi hari. Sampel darah diambil tiga kali pengambilan, yaitu sebelum perlakuan (H0), pada tengah perlakuan (H30), dan pada akhir perlakuan (H60). Data yang diperoleh diolah dengan Analysis of Variance (ANOVA) yang digunakan untuk mengetahui pengaruh perlakuan pada peubah yang diamati, yang dilanjutkan dengan uji Tukey dan Regresi Linear. Pemberian jamu kencur, lempuyang, dan jahe terbukti dapat mempertahankan konsentrasi hematokrit dalam darah domba dan menstabilkan hemoglobin sehingga memungkinkan untuk mengangkut oksigen. Kombinasi jamu ini juga dapat mempertahankan sistem homeostasis tubuh domba sehingga dapat direkomendasikan pada peternak untuk dijadikan suplemen alami bagi domba.
Keyword: domba, darah, kencur, lempuyang, jahe

Judul: Gambaran Darah Merah Domba yang Dicekok Jamu Veteriner selama Kebuntingan.
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui gambaran hematologi (jumlah eritrosit, kadar hemoglobin, dan nilai hematokrit) domba yang dicekok jamu veteriner dosis 15 dan 30 mL. Sebanyak 15 ekor domba betina yang dewasa kelamin dengan bobot badan mulai dari 15 sampai dengan 25 kg digunakan dalam penelitian ini. Domba penelitian dibagi menjadi tiga kelompok perlakuan, yaitu domba yang tidak diberi jamu (kontrol), domba yang diberi jamu veteriner dosis 15 mL, dan domba yang diberi jamu veteriner dosis 30 mL. Sampel darah diambil setiap bulan kebuntingan hingga induk melahirkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kelompok domba yang dicekok jamu veteriner dosis 30 mL memiliki jumlah eritrosit, kadar hemoglobin, dan nilai hematokrit yang paling tinggi dibandingkan kelompok domba yang tidak dicekok jamu veteriner dosis 15 dan 30 mL (kontrol) dan kelompok domba yang dicekok jamu veteriner dosis 15 mL. Kelompok domba kontrol memiliki jumlah eritrosit, kadar hemoglobin, dan nilai hematokrit yang paling rendah dibandingkan kelompok perlakuan lain. Jumlah sel darah merah, kadar hemoglobin, dan nilai hematokrit dari setiap kelompok perlakuan mengalami kenaikan pada awal kebuntingan dan mengalami penurunan pada akhir kebuntingan. Kadar hemoglobin tidak mengalami perubahan yang signifikan selama masa kebuntingan. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa pemberian jamu veteriner dosis 15 dan 30 mL terbukti mampu meningkatkan nilai hematologis domba.
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