Judul: Testosterone Levels as a Function of Age and Origin in Cynomolgus Monkeys (Macaca fascicularis)
Abstrak: Macaca fascicularis yang dikenal sebagai monyet ekor panjang atau monyet cynomolgus banyak digunakan sebagai hewan laboratorium untuk menguji obatobatan dan hormon karena kesamaan fisiologis dan anatomi monyet tersebut dengan manusia. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan konsentrasi testosteron dengan umur dan asal hewan. Konsentrasi testosteron hewan diuji dengan uji ELISA. Hasil diolah menggunakan Univariate ANOVA dan menunjukkan bahwa konsentrasi testosteron paling tinggi pada Macaca fascicularis berumur 10-19 tahun. Pada monyet yang berasal dari penangkaran dan habitat alami tidak ada hasil konsentrasi testosteron yang signifikan dan tidak ada perbedaan nyata. Pada grafik konsentrasi testosteron pada monyet yang berasal dari penangkaran menunjukkan bahwa grafik konentrasi testosteron serupa dengan grafik testosteron berdasarkan umur. Berdasarkan uji ini, bisa dilihat bahwa ada korelasi antara umur dan konsentrasi testosteron dan asal hewan tidak berbeda nyata mungkin karena kualitas pemeliharaan monyet serta nutrisi seimbang.
Keyword: Macaca fascicularis, testosteron, tipe habitat, umur

Judul: Hubungan Antara Faktor Lingkungan Dengan Parameter Demografi Populasi Monyet Ekor Panjang (Macaca Fascicularis).
Abstrak: Monyet ekor panjang dari wilayah Asia Tenggara merupakan jenis satwa primata utama yang diperdagangkan di dunia untuk berbagai pemanfaatan seperti di bidang biomedis, bidang antariksa dan lain sebagainya. Hingga akhir tahun 1990-an, permintaan yang tinggi terhadap monyet ekor panjang ternyata lebih banyak dipenuhi dari hasil tangkapan langsung dari alam dan menunjukkan adanya kecenderungan eksploitasi yang berlebihan sehingga dapat membahayakan kelestarian populasinya di alam bila pemanenannya tidak dilakukan dengan suatu kajian ilmiah. Sehubungan dengan pemanfaatannya tersebut, jumlah monyet ekor panjang yang ditangkap dari alam harus berdasarkan kuota tangkap yang dikeluarkan oleh Direktur Jenderal Perlindungan Hutan dan Konservasi Alam Kementerian Kehutanan. Namun peraturan terkait kuota tangkap yang dikeluarkan hingga saat ini hanya berisi jumlah yang diambil dan belum terinci sesuai jenis kelamin dan kelas umur dan belum berdasarkan data parameter demografi populasinya. Hasil penelitian terdahulu menunjukkan bahwa parameter demografi monyet ekor panjang yang dapat digunakan sebagai penentu kuota tangkap monyet ekor panjang tersebut adalah rasio jumlah bayi dan anak terhadap betina reproduktif dan peluang hidup. Lingkungan merupakan faktor penting bagi kehidupan populasi monyet ekor panjang di habitat alaminya sehingga seberapa besar pengaruh dari faktor lingkungan terhadap parameter demografi populasi dari monyet ekor panjang di habitat alaminya perlu dilakukan kajian secara menyeluruh. Penelitian tentang hubungan antara faktor lingkungan dengan paramater demografi populasi monyet ekor panjang dilakukan dengan tujuan mengidentifikasi faktor-faktor lingkungan yang berpengaruh terhadap peluang hidup dan rasio jumlah bayi dan anak per betina reproduktif serta merumuskan model hubungan antara faktor-faktor lingkungan dan populasi yang telah teridentifikasi terhadap kedua parameter demografi tersebut. Pengambilan data parameter demografi populasi monyet ekor panjang dilakukan dengan menggunakan metode titik terkonsentrasi. Pengamatan dilakukan tiga kali yaitu pada pagi hari (06.00-08.00), siang hari (11.00-13.00), dan sore hari (16.00-18.00) masing-masing dengan 5 kali ulangan yang dilakukan selama 7 hari. Data yang dicatat selama pengamatan yaitu jumlah individu tiap kelompok, jumlah individu berdasarkan jenis kelamin serta berdasarkan kelas umur. Untuk parameter biofisik habitat yang diamati antara lain: suhu dan kelembaban udara di bawah tegakan, ketinggian tempat, pH tanah, kemiringan lokasi, intensitas cahaya matahari di bawah tegakan, jarak pohon pakan dari sumber air, jarak pohon pakan dari kebun terdekat milik masyarakat serta kerapatan tumbuhan pakan di berbagai tingkat pertumbuhan. Untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh faktor lingkungan terhadap parameter demografi digunakan uji regresi linear berganda pada selang kepercayaan 95%. Hasil analisis regresi menunjukkan bahwa peluang hidup kelas umur anak ke muda dipengaruhi oleh kerapatan pakan pada tingkat pancang dengan model hubungan yaitu Y(peluang hidup anak-muda) = 0.144 + 0.002 Kpcg. Rasio jumlah bayi dan anak terhadap betina reproduktif dipengaruhi oleh kerapatan pakan tingkat pancang dan tiang dengan model hubungan Y(rasio jumlah bayi dan anak terhadap betina reproduktif) = 1.186 – 0.005 Kpcg + 0.002 Ktg. Hasil analisis regresi juga menunjukkan bahwa peluang hidup dari kelas umur muda ke dewasa tidak dipengaruhi oleh faktor lingkungan.
Keyword: faktor lingkungan, habitat, monyet ekor panjang, parameter demografi

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