Judul: Gambaran Darah yang Diberi NaturBro sebagai Peningkat Daya Tahan Tubuh Pullet Ayam Petelur
Abstrak: Masa developer ayam ras petelur merupakan masa yang penting dalam menentukan keberhasilan masa produksi atau layer. Hal ini tergantung pada kemampuan ayam tahan terhadap suatu cekaman sehingga makanan yang diberikan dapat selalu diubah menjadi telur dan daging. Obat-obatan perangsang tumbuh dan produksi seperti antibiotik sering digunakan untuk mempercepat produksi namun menyebabkan adanya residu pada produk akhir. NaturBro adalah feed additive yang diekstrak dari bahan-bahan alami melalui proses pengolahan modern yang berkhasiat untuk mempertinggi daya tahan tubuh terhadap serangan penyakit, sehingga produktivitas terutama produksi telur dapat ditingkatkan, dan tidak meninggalkan residu pada produk akhirnya.
Keyword: 

Judul: Evaluasi penambahan Naturbro dalam ransum terhadap performan ayam petelur periode developer
Abstrak: Kebutuhan akan telur dari tahun ke tahun tetap atau tidak terfluktuasi bahkan menunjukkan peningkatan. Hal ini ditunjukkan banyaknya usaha peternakan ayam petelur yang semakin meningkat setiap tahunnya. Peternakan ayam ras petelur saat ini kebanyakan menggunakan pakan hasil produksi pabrik (pakan komersil) yang umumnya menggunakan zat antibiotik untuk merangsang pertumbuhan serta dimaksudkan untuk meningkatkan performan ayam. Natur Bro® merupakan feed additive yang diekstrak dari bahan-bahan alami yang berkhasiat untuk meningkatkan performan ayam broiler juga untuk mengurangi residu antibiotik dalam produk ternak Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui respon penambahan NaturBroⓇ dalam ransum terhadap perfoman ayam petelur periode developer (umur 12 minggu sampai pertama bertelur). Penelitian ini menggunakan 45 ekor ayam petelur periode developer strain Hy-Line. Perlakuan yang diberikan yaitu: Ransum basal (RB)., Ransum basal ditambah NaturBroⓇ 1% (RB+1%N) dan Ransum komersil (RK). Ransum diberikan ad libitum. Kebutuhan zat makanan disusun berdasarkan NRC (1994). Peubah yang diamati adalah performan ayam petelur yang meliputi bobot badan, pertambahan bobot badan, konsumsi ransum, konversi ransum, mortalitas. kuantitas bulu dan bentuk feses secara visual. Data yang diperoleh dianalisa dengan analisa statistika deskriptif dan uji - t pada program MINITAB. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan NaturBroⓇ 1% dalam ransum basal periode 12 - 18 minggu dapat meningkatkan pertambahan bobot badan sebesar 7.5% dan pada ransum 18 - pertama bertelur menurunkan pertambahan bobot badan sebesar 20,6% dibanding pemberian ransum basal. Secara keseluruhan pemberian NaturBroⓇ dalam ransum basal menurunkan pertambahan bobot badan sebesar 10.06% dan memiliki bobot badan akhir yang lebih rendah sebesar 6,2% dibandingkan ransum basal. Konsumsi ransum pada perlakuan NaturBro pada ransum periode 12 - 18 minggu memiliki rataan yang lebih rendah sebesar 3,4% dan pada ransum periode 18-pertama bertelur memiliki rataan sebesar 15,9%. Konversi ransum yang diperoleh pada pemberian NaturBroⓇ lebih rendah sebesar 0,7% dibandingkan pemberian ransum basal. Bentuk feses pada pemberian NaturBro memiliki bentuk yang lebih padat dibandingkan perlakuan lainnya. Mortalitas dan kuantitas bulu jatuh yang terjadi selama penelitian tidak dipengaruhi oleh penambahan Natur Bro® 1% dalam ransum basal.
Keyword: NaturBro, Antibiotik, Feed

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