Judul: Studi anophelini (culicidae, diptera) di daerah tambak di Banyuwangi
Abstrak: Tujuan penelitian ini ialah mengadakan inventarisasi spesies Anopheles yang ada di daerah tambak serta untuk mengetahui perilaku masing-masing spesies mengenai hubungannya dengan orang, macam dan keadaan tempat perkembangbiakan yang disenangi, tempat beristirahatnya dan fluktuasi padat populasinya. Untuk mendapatkan contoh nyamuk diadakan penangkapan dengan umpan orang; penangkapan nyamuk istirahat di dalam dan di luar rumah, nyamuk di sekitar ternak di waktu malam hari dan jentik-jentik di kolam tambak dan genangan air di sekitar tambak. Semua nyamuk yang ditangkap diidentifikasi spesiesnya. Populasi Anopheles di daerah tambak terdiri dari Anopheles subpictus, An. sundaicus An. indefinitus, An. vagus, An. tesselatus dan An. Annularis. Spesies yang mempunyai hubungan erat dengan manusia dan dapat diduga sebagai vektor malaria adalah An. subpictus dan An. sundaicus. Tempat perkembangbiakannya di dalam kolam tambak yang ada ganggang Chaetomorpha dan Enteromorpha, juga di dalam rawa air payau yang ditumbuhi Scirpus sp. Tempat beristirahat An. subpictus dan An. sundaicus di dalam rumah, terutama yang terletak tidak lebih dari 500 meter dari pantai. Puncak padat populasi An. subpictus terjadi dalam bulan September 1976 dan Februari 1977, pada An. sundaicus terjadi dalam bulan juli 1976 dan Maret 1977. An. subpictus mempunyai aktivitas mengisap darah tertinggi dalam tiga jam pertama setelah pukul 18.00 dan pada An. sundai- cus terjadi dalam tiga jam kedua setelah pukul 18.00.
Keyword: Spesies anopheles, Nyamuk, Entomologi

Judul: Peri-laku beristirahat nyamuk anopheles aconitus donitz betina di daerah Banjanegara, Jawa Tengah
Abstrak: Penelitian terhadap perilaku beristirahat nyamuk Anopheles aconitus Donitz di lakukan di daerah Banjar negara, untuk mengetahui apakah benar kebanyakan nyamuk ini hinggap di dinding rumah-rumah sewaktu istirahat. Hal ini erat hubungannya dengan efektivitas usaha pemberantasan malaria di daerah tersebut, yang berupa penyemprotan residual pada dinding-dinding rumah penduduk untuk memberantas nyamuk An. aconitus sebagai vektor utamanya. Penelitian ini dilakukan selama empat bulan, mulai Nopember 1978 hingga Pebruari 1979. Pada penelitian tersebut ditangkap 933 ekor nyamuk An. aconitus, 335 ekor diantaranya ditangkap dengan menggunakan gubuk percobaan, di mana perbandingan antara nyamuk yang perutnya mengandung telur dengan yang perutnya penuh darah selalu kurang dari satu. 82 ekor ditangkap di rumah dan kandang, di mana kira-kira 90 % diantaranya ditangkap di dalam kandang yang berdinding. 337 ekor ditangkap pada tebing parit, 170 ekor ditangkap di lubang buatan ( pit-trap ), enam ekor ditangkap pada batang padi di sawah dan tipa ekor ditangkap pada semak- semak di halaman di dalam kampung. An. aconitus yang masuk ke dalam rumah pada malam hari dan hinggap pada dinding sangat kecil, jumlah rata-rata kurang dari satu ekor nyamuk per rumah per jam.
Keyword: Mosquito ecology, Insecticide resistance, Malaria tranmission, Bogor Agricultural University

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