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: 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: Implementasi Algoritme Enkripsi Advanced Encryption Standard secara Paralel dengan GPU NVIDIA CUDA
Abstrak: Processor streaming architecture in GPU has provide general purpose computation which have its own potential to help CPU with its parallel computation capability. One example of supported processor streaming architecture is Fermi which is developed by NVIDIA. Furthermore, NVIDIA has developed its own software development kit namely CUDA, which can integrate many popular existing programming languanges such as C++ for GPU-based parallel computation. This research focus on the implementation of parallel AES algorithm with GPU and analyze the performance result of the implementation in two different NVIDIA devices, namely NVIDIA GeForce GT220 and NVIDIA Quadro 600. In general, the performance of parallel GPU computation is better than sequential computation for large data input. It is obtained that the maximum speedup of NVIDIA GeForce GT220 in 8 MB input is 89.3 with 180% efficiency. Higher speedup of 101.6 can be obtained by NVIDIA Quadro 600 with the same input size with around 100% efficiency.
Keyword: