Judul: Profil Hematologi Monyet Ekor Panjang di Penangkaran Semi-alami Pulau Tinjil Pusat Studi Satwa Primata IPB
Abstrak: Pemeriksaan hematologi penting dilakukan untuk memahami kesehatan dan fisiologis di dalam tubuh hewan. Profil hematologi dapat dipengaruhi oleh latar belakang sumber (origin), genetik hewan, dan lingkungan pemeliharaan. Penelitian ini bertujuan membandingkan profil hematologi monyet ekor panjang di penangkaran semi-alami dengan nilai pada jurnal referensi menggunakan hewan penangkaran buatan. Penelitian dilakukan menggunakan 38 sampel yang berasal dari 30 ekor jantan dan 8 ekor betina dengan rentang umur 0–6 tahun. Sampel darah diperiksa menggunakan automated analyzer dan data dikelompokkan berdasarkan jenis kelamin dan umur. Hasil penelitian menunjukkan profil hematologi monyet ekor panjang yang dikembangbiakkan di penangkaran semi-alami Pulau Tinjil tidak berbeda dengan monyet ekor panjang yang ada di penangkaran buatan, kecuali pada parameter RBC, Hb, dan HCT yang memiliki nilai yang cenderung lebih rendah. Tidak terdapat perbedaan nyata pada profil hematologi berdasarkan jenis kelamin maupun usia, kecuali pada RDW yang menunjukkan nilai lebih tinggi pada kelompok usia 4–6 tahun dibandingkan usia dibawah 3 tahun.
Keyword: anemia, captive, hematology, Macaca fascicularis, Tinjil Island

Judul: Evaluasi Habit At Dan Populasi Monyet Ekor Panjang (Macacafascicularis Rames, 1821) Di Stasiun Penangkaran Semi Alami Pulau Tinjil Kabupaten Pandeglang Propinsi Banten
Abstrak: Monyet ekor panjang (Macaca fascicularis Raffles, 1821) merupakan salah satu primata yang banyak dimanfaatkan sebagai satwa percobaan dalam bidang biomedis dan ilmu pengetahuan, khususnya dalam bidang pengobatan penyakit AIDS. Untuk mengoptimalkan upaya-upaya pelestarian dan pemanfaatan satwa tersebut, IPB melalui Pusat Studi Satwa Primata telah memilih Pulau Tinjil sebagai salah satu lokasi penangkaran monyet ekor panjang. Penelitian bertujuan untuk mengetahui kondisi habitat dan populasi monyet ekor panjang serta kecenderungan perubahan habitat dan populasi satwa tersebut di Pulau Tinjil. Data hasil penelitian diharapkan dapat dijadikan salah satu masukan dalam pengelolaan habitat dan populasi monyet ekor panjang di Pulau Tinjil, khususnya dalam menyusun strategi dan reneana pengelolaan habitat yang tepat di masa yang akan datang berdasarkan kondisi habitat yang ada sekarang. Data yang dikumpulkan adalah data primer kondisi vegetasi dan populasi tahun 2001 dan data sekunder tahun 1991. Data vegetasi diperoleh dengan menggunakan metode jalur berpetak dan data populasi monyet ekor panjang diperoleh dengan menggunakan metode jalur transek. Jenis tumbuhan yang terdapat dalam jalur analisis vegetasi berjumlah 72 jenis, terdiri dari 53 jenis semai, 49 jenis paneang, 49 jenis tiang dan 46 jenis pohon. Jenis dominan pada vegetasi tingkat semai adalah eabe jawa (Piper retrofractum) dengan lNP 39,47 dan hanjuang (Dracaena elliptical dengan INP 38,34. Pada tingkat pancang didominasi oleh peuris (Antidesma montanum) 21,26. Pada tingkat tiang didominasi oleh bambu dengan fNP27,91 dan tangkil (Gnetum gnemon) dengan INP 27,30. Pada tingkat pobon didominasi oleb ki kapas dengan INP 30,14. Dari 24 jenis pakan yang ditemukan pada tahun 2001, 8 jenis sangat disukai, 5 jenis eukup disukai dan 11 jenis kurang disukai monyet ekor panjang. Jenis tumbuhan yang sering dimakan oleh monyet ekor panjang (Macaca fascicular is) antara lain ketapang (Terminalia catappa), jambu kopo (Eugenia cymosa) dan waru (Hibiscus tiliaceus). Pada vegetasi tingkat semai terdapat 15 jenis yang di makan atau 28,30% dari 53 jenis semai, pada tingkat pancang terdapat 18 jenis atau 36,73% dari 49 jenis pancang, pada tingkat tiang terdapat 18 jenis atau 36,73% dari 49 jenis tiang dan pada tingkat pohon terdapat 22jenis atau 47,83% dari 46 jenis pohon yang ditemukan. Kemerataan jenis untuk tiap tingkat pertumbuhan relatif sama pada tiap jalur pengamatan. Keanekaragaman dan kekayaan jenis vegetasi bagian barat (KO sampai SA) relatif lebih tinggi dibandingkan dengan bagian timur Pulau Tinjil (SA sampai Sarat DS). Berdasarkan hasil uji Duncan terhadap indeks kemerataan jenis tahun 1991 dan 2001 diperoleh selisih nilai tengah yang lebih kecil dari R. Hal ini menunjukkan bahwa kemerataan jenis pada tahun 2001 dengan 1991 tidak berbeda nyata. Sedangkan dari hasil uji Duncan terhadap indeks keanekaragaman dan kekayaan jenis pada tahun 1991 dengan 2001 diketahui· bahwa rata-rata keanekaragaman dan kekayaan jenis pada tahun 200 I lebih besar dari keanekaragaman dan kekayaan jenis tahun 1991 pada semua tingkat pertumbuhan vegetasi dengan taraf nyata a. = 0.05. Sebagian besar kelompok menyebar di areal hutan bagian timur tetapi secara umum kelompok-kelompok tersebut berada di sekitar kandang pakan. Sebaran populasi monyet ekor panjang (Macaca fascicularis Raffles, 1821) kemungkinan dipengaruhi oleh letak kandang pakan dan kondisi vegetasi. Kisaran populasi monyet ekor panjang (Macacafascicularis Raffles, 1821) di Pulau Tinjil adalah 642-661 ekor dengan kepadatan rata-rata 1,09
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