Judul: Profil Hematologi Darah Ayam Broiler yang Diberi Ransum Mengandung Aflatoksin
Abstrak: Produk pertanian atau olahannya jika disimpan terlalu lama di gudang akan memicu pertumbuhan kapang penghasil mikotoksin. Cemaran mikotoksin dalam pakan, dapat mempengaruhi produk ternak terutama daging ayam, telur dan susu sehingga residu mikotoksin perlu diwaspadai. Mikotoksikosis adalah keracunan karena ternak mengkonsumsi pakan yang mengandung toksin yang dihasilkan berbagai jenis kapang dan dikonsumsi oleh ternak atau manusia secara terus-menerus dalam jangka waktu tertentu hingga terakumulasi di dalam tubuh. Salah satu kapang yang tumbuh pada pakan ternak adalah Aspergillus flavus yang dapat membahayakan karena kapang tersebut dalam metabolit sekundernya dapat menghasilkan suatu senyawa toksin yang disebut aflatoksin. Aflatoksin menghasilkan penyakit yang disebut aflatoksikosis. Aflatoksikosis dapat menyebabkan karsinoma hati primer bila dikonsumsi dalam jumlah sedikit yang berlangsung dalam jangka waktu lama dapat mengakibatkan kegagalan vaksinasi, hewan lebih peka terhadap penyakit, daya tahan terhadap cekaman (stres) menurun dan pigmen pada karkas juga berkurang, dapat menyebabkan pembentukan sel darah menjadi tidak normal dan jika sudah akut juga dapat menyebabkan kematian. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dosis aflatoksin pakan yang dapat ditolerir ayam dan selain itu menganalisis perbedaan respon darah ayam normal dengan ayam menderita aflatoksikosis.
Keyword: body weight lost, immunosuppressive agents, liver disfunction, chicken blood aflatoxicosis, completely randomized design, Analysis of variance (ANOVA), Duncan’s test

Judul: Performa Ayam Broiler yang Diberi Ransum Mengandung Aflatoksin dengan Level Berbeda
Abstrak: Pakan merupakan salah satu faktor penting dalam upaya pengembangan peternakan. Pakan ternak mudah rusak sehingga dapat menurunkan mutu pakan. Salah satu faktor yang mempengaruhi mutu pakan adalah infeksi kapang pada pakan maupun bahan penyusun pakan. Kapang yang banyak mencemari pakan dan bahan penyusun pakan diantaranya adalah Aspergillus flavus dan Aspergillus parasiticus. Kedua spesies kapang tersebut merupakan kapang yang menghasilkan senyawa metabolit sekunder berupa aflatoksin. Aflatoksin dapat memberikan efek negatif pada pertumbuhan ternak, dan bila dikonsumsi dalam dosis tinggi aflatoksin pada pakan dapat menyebabkan kematian. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh level aflatoksin dalam pakan terhadap performa ayam broiler. Penelitian ini dilaksanakan dari bulan Februari sampai dengan Mei 2010, di Laboratorium Ilmu dan Teknologi Pakan dan Laboratorium Lapang Ilmu Nutrisi Unggas Kandang C. Rancangan percobaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Rancangan Acak Lengkap yang terdiri dari 6 perlakuan dan 4 ulangan. Perlakuan yang diberikan adalah R1 = Ransum basal mengandung 12 ppb aflatoksin (starter) dan 13 ppb aflatoksin (finisher); R2 = Ransum basal mengandung 53 ppb aflatoksin (starter) dan 57 ppb aflatoksin (finisher); R3 = Ransum basal mengandung 94 ppb aflatoksin (starter) dan 101 ppb aflatoksin (finisher); R4 = Ransum basal mengandung 136 ppb aflatoksin (starter) dan 146 ppb aflatoksin (finisher); R5 = Ransum basal mengandung 177 ppb aflatoksin (starter) dan 191 ppb aflatoksin (finisher); dan R6 = Ransum komersil. Peubah yang diamati adalah konsumsi pakan, pertambahan bobot badan, konversi pakan dan mortalitas ayam broiler.
Keyword: Aspergilus flavus, Aspergillus paraciticus, aflatoxins level, broiler performance, Completely Random Design, feed consumption, body weight gain

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