Judul: Pemilihan Makanan Oleh Monyet Karier Buta Warna
Abstrak: Secara fisiologis, monyet ekor panjang karier butawarna mengalami kesulitan melihat warna merah. Respons fisiologis monyet karier butawarna terhadap warna merah berada di antara monyet normal dan butawarna. Penelitian pemilihan makanan oleh monyet karier butawarna di Taman Wisata Alam Pangandaran, Ciamis, Jawa Barat dilaksanakan bulan Agustus sampai Oktober 2000. Pengumpulan data menggunakan metodefocal animal sampling, scan sampling, dan ad libitum. Scan sampling menggunakan interval waktu 30 detik.
Keyword: 

Judul: Makanan pilihan monyet ekor panjang di Telaga Warna, Bogor, Jawa Barat.
Abstrak: Monyet ekor panjang (Macaca fascicularis = crab eating monkey) memiliki area distribusi geografis yang luas dan mereka juga dapat tinggal di ketinggian dan habitat yang bervariasi. Akibatnya mereka memiliki plastisitas ekologi yang luas. Kondisi ini membuat monyet ekor panjang memiliki makanan pilihan untuk makanan tertentu. Monyet ekor panjang biasanya makan di dalam food patch yang terdiri dari feeding site atau food point. Mereka mencari food patch yang memiliki makanan berlimpah di lingkungan yang dapat mendukung ketersediaan makanan. Di Telaga Warna, monyet ekor panjang mencari makan di tiga feeding site (feeding site I, II dan III) dan mereka dapat menemukan makanan alami dan buatan. Namun, saat ini terdapat perubahan lingkungan yang mempengaruhi perilaku dan pola makan dari monyet ekor panjang. Penelitian ini melaporkan bahwa selama dua tahun, makanan pilihan dari monyet ekor panjang di Telaga Warna berubah menjadi makanan buatan yang dilengkapi dengan mengetahui feeding site pilihan di dalam food patch. Penelitian tentang makanan pilihan ini dilakukan di Telaga Warna Bogor, Jawa Barat Indonesia dari bulan Juni sampai September 2014 pada group A (nmax = 49 individu). Aktivitas harian monyet ekor panjang diamati menggunakan metode scanning, dan makanan pilihan yang ditentukan dengan mengetahui durasi makan dan ukuran partai, di setiap feeding site didalam food patch. Hasil penelitian menunjukkan bahwa makanan pilihan dari monyet ekor panjang di Telaga Warna berubah menjadi makanan buatan, dan mereka lebih banyak menghabiskan waktu di feeding site II yang memiliki kualitas makanan lebih baik daripada feeding site I dan III. Perubahan dari pola makan dan perilaku dipengaruhi oleh berubahan lingkungan yanhg diikuti oleh pertambahan jumlah pengunjung. Di Telaga Warna, hal ini menjadi perhatian karena memiliki kecenderungan peningkatan jumlah pengunjung setiap tahun. Dengan demikian, perlu diperhatikan, terutama untuk tempat-tempat wisata yang dapat menarik pengunjung dalam jumlah besar, sehingga akan membangkitkan kesadaran untuk mengendalikan pengelolaan kawasan wisata untuk menjaga keseimbangan alam.
Keyword: makanan pilihan, food patch, feeding site, Macaca fascicularis

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