Judul: Profil Darah Dan Berat Organ Vital Ayam Pedaging Yang Diberi Air Minum Mengandung Campuran Herbal
Abstrak: Penggunaan antibiotik sebagai feed additive mulai ditinggalkan karena meninggalkan residu pada daging. Kini penggunaan herbal organik mulai digunakan sebagai pengganti antibiotik. Ternak yang digunakan dalam penelitian sebanyak 20 ekor ternak dari total 360 ekor ayam.Penelitian ini menggunakan 4 perlakuan dan 9 ulangan dengan menggunakan rancangan acak lengkap. Perlakuan yang digunakan adalahR0 = Kontrol (ransum tanpa campuran herbal), R1 = Ransum mengandung antibiotik + air minum dengan additive herbal, R2 = Ransum mengandung antibiotik + air minum tanpaadditive herbal, R3 = Ransum tanpa mengandung antibiotik + air minum dengan additive herbal. Pakan dan air minum diberikan adlibitum selama 35 hari. Peubah yang diamati adalah profil darah dan persentase berat organ vital.Data dianalisis menggunakan ANOVA dan hasil signifikan (P<0.05) diuji lanjut menggunakan uji Duncan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberian antibiotik dan herbal dalam air minum tidak mempengaruhi eritrosit, leukosit, hemoglobin, hematokrit, limfosit (L), monosit, eosinophil, basophil, dan berat organ vital. Namun, heterofil (H) dan rasio H L-1 menunjukkan hasil yang lebih rendah pada perlakuan pemberian herbal sebanyak 5 ml ekor-1 (R3). Kesimpulan penelitian ini bahwa pemberian herbal dalam air minum menghasilkan profil darah yang sama baik dengan pemberian antibiotik dalam pakan.
Keyword: antibiotik, broiler, herbal, organ vital, profil darah

Judul: Pemberian Air Minum Mengandung Aditif Herbal terhadap Persentase Karkas dan Organ Dalam Ayam Broiler.
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi persentase organ dalam ayam broiler yang diberi air minum mengandung imbuhan pakan herbal sebagai pengganti antibiotik. Sebanyak 320 ekor ayam broiler Strain Ross umur satu hari dibagi menjadi 32 petak dan secara acak diberi salah satu dari empat perlakuan air minum. Penelitian ini menggunakan 4 jenis ransum, yaitu R0 (ransum dengan antibiotik dan air minum tanpa imbuhan pakan herbal), R1 (ransum tanpa antibiotik dan air minum tanpa imbuhan pakan herbal), R2 (ransum tanpa antibiotik dan air minum dengan 0.75% imbuhan pakan herbal R) dan R3 (ransum tanpa antibiotik dan air minum dengan 0.75% imbuhan pakan herbal S). Data penelitian dirancang dengan Rancangan Acak Lengkap (RAL) dianalisis menggunakan ANOVA dan jika berbeda diuji jarak Berganda Duncan. Peubah yang diamati: persentase bobot karkas, persentase bobot organ dalam, persentase bobot dan panjang saluran pencernaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan imbuhan aditif herbal pada air minum menurunkan (P<0.05) persentase ginjal dan bulu, namun tidak berpengaruh terhadap persentase karkas dan bobot serta panjang saluran pencernaan. Kesimpulan penelitian ini adalah Pemberian aditif herbal S dalam air minum dapat menurunkan persentase ginjal dan bulu, namun tidak menyebabkan perubahan berarti pada persentase jantung. Penambahan aditif herbal berdampak sama sebagai pengganti antibiotik untuk ayam broiler.
Keyword: antibiotik, broiler, imbuhan pakan herbal, organ dalam

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