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: Penggunaan Biji Kecipir Yang Telah Dipanaskan di Dalam Autoclave Sebagai Campuran Pakan Ayam Pedaging
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Ilmu Produksi Ternak Unggas, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor, selama 50 hari yaitu dari tanggal 5 September sampai dengan 25 Oktober 1985. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penggunaan biji kecipir yang telah dipanaskan di dalam autoclave. Biji kecipir yang telah dipanaskan diberikan sebagai cam- puran pakan ayam pedaging sebanyak 25 persen. Respons yang diamati adalah berat badan akhir, berat karkas dan bukan karkas. Dalam penelitian ini digunakan 400 ekor anak ayam umur sehari Strain Hubbard yang dipelihara dalam kandang berbentuk box berukuran 1 x 2 m dengan kepadatan lima ekor/m². Kansum yang digunakan mempunyai imbangan energi metabolis 3 200 Kkal dan protein kasar sebesar 23%. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancang- an acak lengkap pola faktorial 4 x 6 dengan tiga ulangan, setiap ulangan terdiri atas lima ekor ayam. Faktor suhu pemanasan dinotasikan dengan huruf "A" yaitu 85, 100, 115, 120, 125, 130°C. Faktor lama pemanasan dinotasikan dengan huruf "B" yaitu 5, 10, 15, 20 menit. Ransum komersil terdiri dari tiga ulangan sebagai pembanding. Pada akhir penelitian, setiap ulangan diambil secara acak tiga ekor ayam untuk dipotong kemudian karkas ditim- bang. Bagian bukan karkas diperoleh dari pengurangan be- rat badan akhir dengan berat karkas. Persentase berat karkas dan bukan karkas diperoleh dari berat karkas dan bukan karkas dibagi berat badan akhir dikalikan 100%. Persentase berat karkas dan bukan karkas, kemudian ditrans- formasikan ke arcsin V% 55. Hasil transformasi ini diolah. Nilai tengah rata-rata perlakuan diuji dengan uji jarak Duncan, sedangkan persamaan penduga diperoleh dengan uji ortogonal polynomial. Dari hasil penelitian diperoleh bahwa : 1. Pengaruh pemanasan di dalam autoclave terhadap berat badan akhir dan berat karkas yaitu, lama waktu yang diperpanjang dari 5 sampai 20 menit adalah nyata (P0.05) meningkatkan berat karkag, bertambah tinggi suhu pemanasan dari 85 sampai 130°C adalah sangat nyata (P0.01) meningkatkan berat karkas…dst
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