Judul: Efek pemberian biji kecipir yang dipanaskan dalam darah dan laju endap darah ayam pedaging
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di kandang dan laboratorium Ilmu Produksi Ternak Unggas, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor. Penelitian berlangsung dari tanggal 5 September dan berakhir tanggal 26 Oktober 1985. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui sejauh mana efek pemberian biji kecipir yang sudah dipanaskan di dalam autoclave pada berbagai tingkat suhu dan waktu ter hadap berat jantung, berat darah dan laju endap darah dari ayam pedaging jantan. Kombinasi perlakuan tersebut adalah pemanasan biji kecipir pada suhu 85, 115 dan 130°C, ma sing-masing dengan lama pemanasan 5, 10, 15 dan 20 menit. Menurut hasil analisa laboratorium, kandungan protein ransum berkisar antara 23.50 24.89 persen. Kandungan energi metabolis berdasarkan perhitungan adalah 3 181.30 Kkal/kg. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap Pola Faktorial (3X4) dengan tiga ulangan. Analisis data dilakukan dengan Análisis Sidik Ragam. Uji Jarak Duncan digunakan untuk membandingkan nilai rataan dari efek utama. Uji Polinomial Ortogonal digunakan untuk menentukan bentuk persamaan garis regresi. Sebagai materi percobaan digunakan 195 ekor ayam pe daging jantan. Parameter yang diukur adalah berat jantung, berat darah dan laju endap darah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan bertambah tingginya suhu pemanasan akan diikuti dengan bertambah rendahnya persentase berat jantung (P/ 0.01), persentase berat darah (P/ 0.01) dan nilai laju endap darah (P/ 0.05). Hubungan antara suhu pemanasan biji Kecipir di dalam autoclave dengan persentase berat jantung dan persentase berat darah sangat nyata (P/ 0.01) berbentuk linier. Persamaan garis regresi untuk persentase berat jantung adalah Y = 6.7522 0.0205 X dengan r = 0.97. Nilai Y adalah persentase berat jantung, nilai X adalah suhu pemanasan dan r adalah koefisien korelasi. Sedangkan persama- an garis regresi untuk persentase berat darah adalah Y =15.7580 0.0391 X dengan r = 0.92. Nilai Y adalah persentase berat darah, nilai X adalah suhu pemanasan dan r adalah koefisien korelasi…dst
Keyword: 

Judul: Pengaruh Pemanasan Biji Kecipir Di Dalam Autoclave Terhadap Berat Thyroid, Berat Ginjal Dan Mortalitas Pada Ayam Pedaging
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Ilmu Pro- duksi. Ternak Unggas, Fakultas Peternakan, Institut Per- tanian Bogor selama tujuh minggu yaitu dari tanggal 5 September sampai dengan 25 Oktober 1985. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penggunaan biji kecipir yang dipanaskan di dalam autoclave. Biji kecipir diberikan sebagai campuran makanan, ayam pedaging sebanyak 25 persen. Respons yang diamati adalah persen- tase berat thyroid, persentase berat ginjal dan mortali- tas. Dalam penelitian ini digunakan 180 ekor anak ayam umur sehari Strain Hubbard yang dipelihara dalam kandang berbentuk box berukuran 1 x 2m dengan kepadatan lima ekor. Ransum yang digunakan mempunyai imbangan energi metabolis 3 200 Kkal dan protein kasar sebesar 23 per- sen. Rancangan percobaan yang digunakan adalah per- cobaan Faktorial 4 x 3 dengan. tiga ulangan, setiap ulang- an terdiri atas lima gkor ayam. Suhu pemanasan merupa- kan faktor A yaitu 85°C, 100°C, 115°C dan 120°C. Lama pemanasan merupakan faktor B yaitu 10 menit, 15 menit dan 20 menit. Ransum komersil terdiri dari tiga ulangan sebagai pembanding. Pada akhir penelitian, setiap ulangan diambil secara acak tiga ekor ayam untuk dipotong kemudian diambil ke- lenjar thyroid dan ginjalnya lalu ditimbang. Data kedua organ tersebut dipersentase terhadap berat badan kemudian ditransformasikan kearcsin %bb. Hasil transformasi ini. diolah dengan komputer. Mortalitas diperoleh dari peng- amatan terhadap ayam yang mati selama penelitian. Nilai tengah rata-rata perlakuan diperoleh dengan Uji Duncan sedangkan persamaan penduga diperoleh dengan Uji Ortho- gonal Polynomial (Gomez dan Gomez, 1984) dan uji selan- jutnya seperti yang disarankan Little (1981). ding Berat Thyroid akan semakin mendekati berat pemban- apabila suhu pemanasan biji kecipir di dalam autoclave...
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