Judul: Peningkatan populasi khamir dan pengaruhnya pada mukosa tembolok sebagai respons atas pembubuhan oksitetrasiklin dalam batas dosis aditif pakan ke dalam ransum ayam pedaging
Abstrak: Penggunaan antibiotika sebagai aditif pakan dewasa ini mempunyai pengaruh ganda. Pengaruh yang menguntungkan adalah meningkatkan pertumbuhan badan, efisiensi penggunaan pakan dan produktivitas ternak, sedangkan pengaruh yang merugikan adalah timbulnya kasus-kasus mikosis, resistensi bakterial dan superinfeksi. Penelitian ini bertujuan untuk membuktikan hipotesis di atas, yang dalam hal ini oksitetrasiklin digunakan sebagai antibiotikanya dan variasi populasi khamir, perubahan pada mukosa tembolok dan pertambahan bobot badan sebagai respons yang diharapkan dari padanya. Anak-anak ayam pedaging jantan umur sehari sebanyak 120 ekor digunakan sebagai hewan percobaan, yang dipelihara selama lima minggu dan diberi pakan komersial "non-medicated", yang kemudian anak-anak ayam tersebut dibagi atas lima kelompok perlakuan untuk dosis oksitetrasiklin dari 0, 25, 50, 75 dan 100 ppm yang dibubuhkan pada pakannya. Pertambahan bobot badan diamati setiap minggu, sedangkan jumlah koloni khamir diamati dari hasil pembiakan suspensi tembolok secara "dilution plating" dari 25 persen anak-anak ayam yang dipotong pada akhir percobaan. Suspensi tembolok ini dibiakkan pada medium Sabouraud's Glucose Agar (SGA) dan Malt Agar (MA) dan diinku- basikan pada temperatur 37° C dan 25° C, kemudian dihitung koloni yang tumbuh pada pengenceran yang cocok pada hari-hari ketiga, kelima dan ketujuh. Hasil penelitian adalah sebagai berikut : Jumlah koloni khamir dalam tembolok ayam yang menda- pat oksitetrasiklin meningkat sangat nyata (P<0.01) pada kedua medium tersebut. Puncak peningkatan jumlah koloni khamir pada kedua medium itu terdapat pa- da dosis oksitetrasiklin 75 ppm. Perbedaan tempera- tur terhadap peningkatan jumlah khamir tidak nyata. 2. Pemeriksaan patologik anatomi (PA) dan histopatolo- gik (HP) terhadap tembolok hanya menunjukkan adanya erosi ringan pada mukosanya. Invasi khamir ke dalam mukosa dan reaksi peradangan tidak tampak. 1. 3. Dalam usaha identifikasi ditemukan Candida albicans, C. guilliermondii, C. krusei, C. parapsilosis, C. pseudotropicalis dan C. tropicalis serta Geotrichum sp., Rhodotorula sp., Saccharomyces sp., Torulopsis sp. dan Trichosporon sp. 4. Pertambahan bobot badan tidak nyata, kecuali pada minggu ketiga yang nyata meningkat (P<0.05) pada dosis oksitetrasiklin 50 ppm. Sehubungan dengan hasil penelitian ini, dan untuk meningkatkan perkembangan industri peternakan ayam, khususnya ayam pedaging, beberapa saran diajukan, antara lain agar berhati-hati dalam menggunakan antibiotika terutama dari kelompok tetrasiklin, baik sebagai aditif pakan maupun sebagai bahan terapi. Untuk menghindari dan mengurangi kejadian kandidiasis khususnya dan mikosis lain pada umumnya, dianjurkan untuk memperbaiki sanitasi dan kesehatan peternakan tersebut dan meningkatkan segala as- pek pengelolaannya.
Keyword: Chicken, Feed additives, Tetracyclines, Khamir

Judul: Konsorsium Bakteri Asam Laktat dan Khamir sebagai Feed Additive dan Efeknya terhadap Kecernaan Nutrien Puyuh (Coturnix coturnix Japonica).
Abstrak: Antibiotic as growth promoter (AGP) merupakan salah satu feed additive yang dapat meningkatkan performa ternak. Namun, AGP meninggalkan residu dan mengakibatkan resistensi mikrobiota saluran pencernaan. Hal ini mengakibatkan AGP dilarang penggunaannya sejak tahun 2006. Salah satu upenggantinya adalah probiotik. Tujuan penelitian ini untuk mengevaluasi aktivitas dan viabilitas isolat bakteri asam laktat (BAL), khamir serta konsorsium BAL dan khamir asal ayam kampung dan bebek lokal sebagai kandidat probiotik terhadap garam empedu, asam lambung, kondisi asam dan bakteri patogen pada saluran pencernaan serta mengevaluasi pemberian kandidat probiotik terhadap kecernaan pakan puyuh. Penelitian ini terbagi menjadi dua tahap, yaitu pengujian aktivitas dan viabilitas kandidat probiotik dan pengujian kecernaan kandidat probiotik pada puyuh. Rancangan percobaan yang digunakan pada dalam penelitian tahap pertama adalah rancangan acak lengkap (RAL) pola faktorial dengan faktor A adalah jenis isolat kandidat probiotik yaitu isolat BAL AKK-30, khamir B-18 serta konsorsium BAL AKK-30 dan khamir B-18 sedangkan faktor B adalah jenis bakteri patogen (Escherichia coli, Staphylococcus aureus, Pseudomonas aeruginosa dan Salmonella pullorum) pada pengujian antimikroba dan antibiotik (streptomycin, penicillin dan erythromycin) pada pengujian sensitivitas. Pengujian viabilitas terhadap asam lambung dan garam empedu menggunakan rancangan percobaan berupa rancangan acak kelompok (RAL) pola faktorial. Rancangan percobaan pada tahap ke dua adalah rancangan acak lengkap (RAL) dengan perlakuan berupa kontrol negatif (tanpa pemberian probiotik), probiotik BAL AKK-30, probiotik S. cerevisiae B-18, probiotik konsorsium dan kontrol positif (probiotik komersial). Peubah yang diamati pada penelitian ini adalah zona bening dari penghambatan bakteri patogen, zona bening dari sensitivitas isolat uji, jumlah koloni sebelum dan sesudah uji viabilitas garam empedu, asam lambung, pH 2 dan pH 3, konsumsi ransum, konsumsi energi, bobot ekskreta, ekskresi energi, konsumsi nitrogen, ekskresi nitrogen, retensi nitrogen, energi metabolis semu (EMS), energi metabolis murni (EMM), energi metabolis semu terkoreksi nitrogen (EMSn) dan energi metabolis murni terkoreksi nitrogen (EMMn). Analisis data menggunakan analisis ragam dan nilai yang berbeda nyata diuji lanjut Duncan. Ketiga isolat uji menunjukkan adanya aktivitas penghambatan pada bakteri S. aureus, P. aeruginosa dan S. pullorum. Aktivitas penghambatan tertinggi dilakukan oleh khamir B-18 terhadap S. aureus sebesar 17.28 mm. Khamir B-18 dan konsorsium resisten terhadap antiobiotik streptomycin, penicillin dan erythromycin sedangkan BAL AKK-30 resisten terhadap antiobiotik streptomycin dan penicillin. BAL AKK-30 toleran terhadap garam empedu sedangkan khamir B-18 toleran terhadap kondisi asam. Hasil analisis ragam pada konsumsi ransum, konsumsi energi, bobot ekskreta, ekskresi energi, konsumsi nitrogen, ekskresi nitrogen, retensi nitrogen dan energi metabolis menunjukkan tidak berbeda nyata antar perlakuan. Namun, pemberian probiotik BAL AKK-30 berdampak positif terhadap konsumsi ransum, konsumsi energi, konsumsi nitrogen, EMS, EMM, EMSn, EMMn sebesar 122.50 g, 435.11 g, 351.42 g, 2637.46 kal g-1, 2891.32 kal g-1, 2623.33 kal g-1 dan 2877.18 kal g-1. Bobot ekskreta dan ekskresi nitrogen meningkat ketika puyuh tidak diberikan probiotik. Pemberian probiotik komersial meningkatkan retensi nitrogen sebesar 68.40% dan ekskresi menurun sebesar 68.40 g. Hasil pengujian kandidat probiotik menunjukkan bahwa aktivitas dan viabilitas masing-masing isolat uji berbeda dan tidak terdapat pengaruh signifikan pada pemberian probiotik terhadap kecernaan pakan puyuh.
Keyword: bakteri asam laktat, energi metabolis, khamir, konsorsium, probiotik

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