Judul: Karakteristik Habitat dan Populasi Monyet Butung (Macaca ochreata) di Suaka Margasatwa Tanjung Peropa, Sulawesi Tenggara.
Abstrak: Macaca ochreata merupakan salah satu primata endemik Sulawesi, yang penyebarannya terdapat di Sulawesi Tenggara. Saat ini penelitian mengenai Macaca ochreata masih sangat sedikit, tercatat hanya ada satu penelitian mengenai habitat dan populasi Macaca ochreata di Suaka Margasatwa Tanjung Peropa (SMTP) yang dilakukan 35 tahun yang lalu oleh Bismark (1982) sehingga diperlukan data terbaru mengenai habitat dan populasi Macaca ochreata di SMTP. Karakteristik habitat di identifikasi dengan analisis vegetasi dan dugaan populasi dilakukan menggunakan metode concentration count. Penelitian ini dilakukan pada bulan Februari-Maret 2017 di Blok Hutan Kalobo dengan tujuan untuk mengidentifikasi karakteristik habitat dan menduga populasi Macaca ochreata. Indeks Nilai Penting (INP) tertinggi tingkat pohon yaitu Pangium edule, Artocarpus elastica dan Meliostoma nitida yang merupakan sumber pakan. Terdapat 33 spesies dari 17 famili tumbuhan pakan Macaca ochreata di lokasi penelitian. Macaca ochreata memanfaatkan pohon dengan stratum B dan stratum C. Sebanyak 4 kelompok Macaca ochreata yang ditemui terdiri dari 56 individu dan nilai kepadatan populasi Macaca ochreata sebesar 22,4 ind /km2.
Keyword: Habitat, Macaca ochreata, Populasi, Sulawesi Tenggara

Judul: Studi populasi dan habitat monyet ekor panjang (Macaca fascicularis Raffles, 1821) di Suaka Margasatwa Muara Angke Kecamatan Penjaringan Kotamadya Jakarta Utara Daerah Khusus Ibukota Jakarta
Abstrak: Monyet ekor panjang (Macaca fascicularis) merupakan salah satu jenis mamalia yang ditemukan di kawasan Suaka Margasatwa Muara Angke, namun keberadaan populasi dan habitatnya dari waktu ke waktu mengalami penurunan karena pengaruh negatif perubahan lingkungan berupa pencemaran dan konversi lahan yang berdampak terhadap kualitas lingkungan dan habitat Macaca fascicularis, selain itu juga pesatnya pembangunan dan perkembangan kota Jakarta serta semakin besarnya kebutuhan lahan untuk berbagai tujuan, mengakibatkan Suaka Marga Satwa ini mendapat berbagai tekanan yang dapat menurunkan kualitas dan kuantitas dari populasi dan habitat Macaca fascicularis. Pengelolaan kawasan Suaka Marga Satwa Muara Angke sebagai salah satu kawasan yang dilindungi memiliki nilai ilmiah, pendidikan, budaya dan rekreasi memerlukan penanganan yang serius, dengan latar belakang tersebut maka penelitian ini dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kondisi populasi dan habitat Macaca fascicularis serta hubungan aktifitas kelompok Macaca fascicularis dengan waktu di Suaka Margasatwa Muara Angke. Data dari hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai bahan masukan dan pertimbangan bagi pengelolaan kawasan Suaka Margasatwa Muara Angke, terutama dalam pengelolaan populasi Macaca fascicularis dan habitatnya. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri atas data primer (kondisi populasi, kondisi habitat, aktifitas monyet ekor panjang) dan data sekunder (kondisi habitat, kondisi sosial ekonomi). Pengambilan data kondisi populasi menggunakan metode Line Transect, pengambilan data kondisi habitat menggunakan metode analisis vegetasi, pengambilan data aktifitas Macaca fascicularis menggunakan metode Scan Sampling, sedangkan pengukuran tinggi permukaan air dilakukan dalam tiga waktu yaitu: pagi, siang dan malam. Dalam jalur analisis vegetasi ditemukan sebanyak 6 jenis pohon yang terdiri dari 3 jenis tingkat semai, 5 jenis tumbuhan tingkat pancang dan 4 jenis tingkat pohon. Untuk tingkat pertumbuhan semai indeks nilai penting tertinggi ditemukan pada jenis nenasian (Breynia sp.) dengan kerapatan 10 individu / hektar. Indeks nilai penting terbesar pada tingkat pancang yaitu pada jenis nyamplung (Callophyllum inophyllum) dengan kerapatan 47 individu / hektar. Sedangkan untuk tingkat pertumbuhan pohon indeks nilai penting tertinggi yaitu pada jenis pedada (Sonneratia caseolaris) dengan kerapatan 96 individu / hektar....
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