Judul: Keracunan timah (Pb) pada anjing
Abstrak: Keracunan Pb merupakan kejadian yang umum didapatkan pada hewan peliharaan, terutama anjing dan sapi. Penyebab utama keracunan Pb pada anjing karena menjilat cat yang mengandung bahan dasar Pb, baik cat yang sudah lama mengering maupun kaleng cat yang kosong. Penyebab lainnya meliputi dempul, gemuk, linuleum, pecahan baterei kendaraan bermotor, solder, bola golf, air yang terkontaminasi. Pb dari pipa-pipa, batang kail, mainan anak-anak. Asap knalpot kendaraan bermotor juga memegang peranan penting sebagai penyebab keracunan Pb pada anjing, terutama pada anjing-anjing yang hi dup dekat jalan raya yang ramai. Pb digolongkan sebagai racun yang bersifat kumulatif karena kecepatan absorpsinya jauh lebih besar dari eliminasinya dari tubuh. Anjing bi- sa menderita keracunan melalui jalan pernapasan, pencerna- an dan kulit tubuh. Manifestasi klinis keracunan Pb pada anjing sangat beragam, mulai dari timbulnya gejala klinis hingga terjadinya perubahan-perubahan patologi anatomi. Gejala klinis kera- cunan Pb bisa berupa gejala gastrointestinal maupun gejala syaraf. Adapun pengaruh Pb pada lintasan biokimia adalah menghambat biosintesis haem dan mempengaruhi pematangan sel sel darah merah serta integritasnya. Perubahan-perubahan patologi anatomi berupa lesio-lesio makroskopis dan lesio-lesio mikroskopis. Lesio-lesio makroskopis secara khronis terutama terjadi pada gusi dan tulang yang ditandai dengan adanya "garis timah". Sebagi- an besar Pb akan diendapkan pada tulang terutama tulang yang sedang terbentuk, sehingga tulang-tulang tersebut menjadi rapuh. Lesio-lesio mikroskopis terutama terjadi pada ginjal dengan perubahan degenerasi sampai nekrose epitel tubulus kontortus, sehingga akan mengganggu fungsi filtra- si ginjal yang berakibat pada proteinuria dan glukosuria. Demikian pula pada susunan syaraf pusat terjadi perubahan degenerasi sampai nekrose. Pada organ hati terjadi kerusa- kan ultrastruktural yang akan mengganggu fungsi hati. Secara keseluruhan distribusi Pb yang terserap 60% akan berlokasi di tulang, 25% pada hati, 5% pada ginjal, 3% pada dinding intestinal, 3% lainnya pada retikulo endotelial sistem dan 4% disebarkan menembus jaringan tubuh yang lain termasuk gigi dan rambut…dst
Keyword: 

Judul: Keracunan timah hitam pada sapi
Abstrak: Keracunan Timah Hitam (Pb) merupakan kasus keracunan mineral yang dapat diderita sapi, selain itu juga dapat diderita kuda, domba, anjing, kambing, babi dan ayam walau terdapat variasi individu dalam kepekaan terhadap Pb. Pb dapat masuk ke dalam tubun sapi melalui inhalasi dan per oral. Di dalam tubuh Pb diabsorpsi dan didistribusikan ke jaringan lunak dan tulang sehingga terjadi akumulasi Pb. Bersama feces, urin dan air susu pada hewan laktasi, Pb dapat dikeluarkan dari dalam tubuh. Sapi sering mengalami keracunan khronis karena kadar Pb di sekitar lingkungan hidup sapi tidak terlalu tinggi tetapi secara kontinue dan waktu yang lama, sapi mengalami kontak dengan Pb. Selain itu tubuh mengadakan proteksi sementara dengan menimbun Pb ke dalam tulang. Gejala klinis yang timbul merupakan akibat gangguan pada syaraf, gastro intestinal dan hematologi, karena Pb bersifat mengiritasi dan mengikat ligand tubuh. ...
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