Judul: Karakterisasi Habitat dan Perilaku Mencari Makan Semut Monomorium pharaonis (Linnaeus) (Hymenoptera: Formicidae).
Abstrak: Semut Monomorium pharaonis (Linnaeus) umumnya dikenal sebagai semut Firaun yang merupakan spesies semut yang berasal dari kawasan khatulistiwa benua Afrika dan saat ini telah menyebar ke seluruh dunia dan menjadi hama permukiman. Penelitian ini bertujuan menganalisis karakter habitat dan perilaku makan M. pharaonis (L.) di kampus IPB Dramaga. Pengamatan karakter habitat M. pharaonis (L.) dilakukan di sekitar area bangunan, dan variabel yang diamati meliputi posisi sarang, suhu permukaan tanah, kelembapan relatif dan intensitas cahaya matahari. Pengamatan perilaku makan dilakukan di lokasi yang sama dengan pengamatan karakter habitat meliputi kecepatan menemukan umpan dan jumlah M. pharaonis (L.) yang tertangkap umpan. Koloni semut Firaun terdiri dari ratu, jantan, pekerja, dan tahap pra-dewasa (telur, larva, pra-pupa, dan pupa). Habitat M. pharaonis (L.) di lingkungan kampus IPB Dramaga menunjukkan kisaran suhu antara 23.5–26.1°C, kelembapan relatif antara 74.0%–88.0% dan kisaran intensitas cahaya matahari berkisar antara 91–1963 lux di dekat sumber makanan atau air, seperti di rongga dinding. Faktor perbedaan cuaca tidak berpengaruh terhadap perilaku mencari makan M. pharaonis. (L.) Berdasarkan hasil uji korelasi Pearson, suhu lingkungan berkorelasi positif dengan waktu M. pharaonis (L.) mencapai umpan dan jumlah individu M. pharaonis (L.) yang terekrut pada umpan.
Keyword: koloni, umpan, pearson, sarang, semut firaun

Judul: Karakterisasi Habitat dan Perilaku Mencari Makan Semut Pheidole (Hymenoptera: Formicidae) di Area Kampus Institut Pertanian Bogor
Abstrak: Semut Pheidole merupakan salah genus semut yang bersifat agresif sekaligus invasif. Genus ini dapat hidup di berbagai habitat dan berasosiasi dengan manusia sehingga berpotensi menjadi hama permukiman. Penelitian ini bertujuan memberikan informasi mengenai karakteristik habitat dan perilaku mencari makan semut Pheidole di area kampus Institut Pertanian Bogor (IPB). Penentuan lokasi pengamatan berdasarkan metode purposive sampling. Pengamatan karakter habitat dilakukan pada 10 lokasi yang berada di sekitar bangunan kampus IPB Dramaga dengan mengamati karakter habitat yang meliputi posisi sarang, vegetasi sekitar, suhu, kelembapan relatif, dan intensitas cahaya. Pengamatan perilaku mencari makan dilakukan pada dua kondisi cuaca, yaitu saat cuaca cerah dan cuaca berawan dengan menggunakan dua jenis umpan, yaitu umpan madu (5 ml) dan umpan potongan ayam goreng (4 gram) di lokasi yang sama. Indikator yang diamati saat pengamatan adalah jangka waktu dalam menemukan umpan dan jumlah semut yang tertarik pada umpan. Pada saat pengamatan, habitat semut Pheidole di area kampus IPB Dramaga terpantau suhunya yang berkisar antara 26.8-35.2 °C, kelembapan relatif 54-69%, dan intensitas cahaya berkisar 1073- 11830 lux. Semut Pheidole lebih tertarik pada umpan potongan ayam goreng daripada madu. Faktor cuaca memengaruhi jumlah semut Pheidole yang mendatangi umpan. Semakin tinggi suhu dan intensitas cahaya, maka semakin banyak jumlah semut yang mendatangi umpan. Sebaliknya, semakin tinggi kelembapan relatif, maka semakin sedikit jumlah semut yang mendatangi umpan.
Keyword: invasif, faktor lingkungan, preferensi umpan, sarang

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