Judul: Identifikasi Perilaku Percumbuan dan Pembangunan Kubah pada Burung Namdur Cokelat (Ptilonorhyncus cerviniventris) di Taman Nasional Wasur, Merauke Papua.
Abstrak: Taman Nasional Wasur merupakan salah satu kawasan konservasi lahan basah di dunia dan memiliki potensi keragaman burung, salah satunya burung namdur. Burung namdur memiliki perilaku percumbuan yang unik. Penelitian ini bertujuan mengetahui dan mengidentifikasi perilaku percumbuan burung namdur cokelat dengan dilakukan pengamatan non invasif secara ad libitum. Hasil pengamatan menunjukkan bahwa tampilan perilaku seksual jantan berupa tarian, vokalisasi yang khas, dan kompleksitas kubah. Kompleksitas kubah dan tampilan perilaku seksual burung namdur cokelat jantan berkolerasi kuat akan keberhasilan perkawinan dalam sitem poligami.
Keyword: Burung namdur cokelat, kubah, perilaku percumbuan, taman nasional Wasur

Judul: Pertumbuhan dan perkembangan bekicot (Achatina fulica) pada tingkat kepadatan populasi yang berbeda
Abstrak: Burung Nuri Kepala Hitam merupakan salah satu jenis satwa liar yang cukup banyak digemari oleh masyarakat. Status burung ini termasuk jenis burung yang dilindungi. Salah satu alternatif untuk menyelamatkan dan melestarikan burung dari kepunahan adalah penangkaran di luar kawasan habitat aslinya (konservasi ex-situ). Untuk menyesuaikan kehidupan burung di alam dan di kandang penangkaran secara optimum, maka perlu dipahami mengenai perilakunya. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari perilaku harian burung Nuri Kepala Hitam jantan dan betina di penangkaran. Jumlah burung yang diamati yaitu tiga pasang. Masing-masing pasang burung ditempatkan pada kandang yang berbeda. Pengamatan perilaku dimulai pada pukul 05.00-19.00 WIB. Perilaku yang diamati mencakup sepuluh tipe perilaku yaitu perilaku menggunakan ruang, perilaku perawatan tubuh, perilaku bersuara, perilaku makan, perilaku minum, perilaku seksual, perilaku menggigit/mematuk benda-benda dalam kandang, perilaku membuang kotoran, perilaku pertentangan dan perilaku masuk sarang. Metode pencatatan yang digunakan adalah one zero sampling yaitu dengan cara mencatat setiap perilaku yang terjadi dalam interval waktu satu menit selama satu jam (setiap perilaku diberi nilai satu jika terjadi, dan apabila perilaku tersebut tidak terjadi diberi nilai nol). Pengamatan dilakukan sembilan kali untuk masing-masing pasangan burung. Analisis data yang digunakan adalah analisis deskripsi, frekuensi kejadian perilaku dan analisis statistik (Uji t-student). Hasil pengamatan menunjukkan bahwa semua tipe perilaku yang dimiliki burung tersebut frekuensi kejadian perilaku pada jantan dan betina tidak berbeda. Burung Nuri Kepala Hitam di penangkaran yang hidup berpasangan dalam satu kandang dapat memberikan kenyamanan pada burung tersebut. Burung Nuri Kepala Hitam dapat dikatakan sebagai burung yang kurang aktif karena setiap jam pengamatan, burung tersebut lebih banyak bertengger daripada perilaku bergerak (terbang, melompat dan terbang). Manfaat yang dapat diambil dari mempelajari perilaku di penangkaran dapat memberikan informasi mengenai manajemen pengembangbiakan burung Nuri Kepala Hitam di penangkaran, diantaranya, rancang bangun kandang, sarana dalam kandang dan waktu pemberian pakan yang tepat.
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