Judul: Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi Permintaan Batubara Indonesia di Empat Negara Tujuan Ekspor Terbesar
Abstrak: Batubara adalah salah satu pilihan energi alternatif yang saat ini banyak digunakan oleh industri-industri di dunia. Menurut International Energy Agency (2010), konsumsi batubara dunia akan tumbuh rata-rata 2,6 persen per tahun antara periode 2005-2015 dan kemudian melambat menjadi rata-rata 1,7 persen per tahun sepanjang 2015-2030. Konsumsi batubara terbesar adalah Asia yaitu sekitar 65,6 persen dari konsumsi batubara dunia. Adanya pembangunan pembangkit listrik di sejumlah kawasan Asia membuat komoditi ini sangat dibutuhkan di kawasan tersebut (World Coal Institute, 2008). Hal inilah yang menjadikan Asia sebagai pasar terbesar batubara dunia. Tingginya konsumsi batubara menyebabkan naiknya permintaan batubara oleh negara-negara di Asia, seperti Jepang, India, Taiwan, Korea Selatan, Cina, Hongkong, Thailand, dan Malaysia. Tingginya permintaan batubara di Asia memberikan prospek pasar yang menarik bagi para eksportir batubara. Indonesia merupakan salah satu eksportir batubara yang memiliki peran penting sebagai pemasok batubara di pasar dunia yaitu sebesar 24 persen. Jepang, India, Korea Selatan, Taiwan, dan Cina merupakan lima negara terbesar tujuan ekspor batubara Indonesia. Jumlah permintaan batubara dari negara Jepang, India, Korea Selatan, dan Cina dari tahun ke tahun tidak stabil karena volume dan nilainya berfluktuatif. Kondisi ini dirasakan belum maksimal mengingat Indonesia masih memiliki peluang yang sangat besar untuk menjadi eksportir utama batubara di dunia. Studi ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi permintaan ekspor batubara Indonesia di Jepang, India, Korea Selatan, dan Cina. Negara Taiwan tidak diikutsertakan dalam penelitian ini dikarenakan adanya keterbatasan data dari variabel-variabel yang akan dianalisis. Penelitian ini menggunakan metode panel data dengan data sekunder, berupa deret waktu (time series) dari tahun 2001 hingga tahun 2009. Pengolahan data menggunakan program Eviews 6 dan Microsoft Excel 2007. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil estimasi yang berpengaruh nyata pada taraf nyata 10 persen (0,1) terhadap permintaan batubara Indonesia adalah harga ekspor batubara negara tujuan ekspor, GDP per kapita negara tujuan ekspor, jumlah penduduk negara tujuan ekspor, dan nilai tukar riil negara tujuan ekspor. Variabel harga ekspor batubara memiliki tanda koefisien yang tidak sesuai dengan hipotesis. Ketidaksesuaian ini diduga karena adanya kontrak berjangka pada penjualan dan pembelian batubara antara Indonesia dengan negara tujuan ekspor sehingga harga yang meningkat tidak menjadi masalah bagi para importir. Variabel jumlah penduduk negara tujuan ekspor juga memiliki tanda koefisien yang tidak sesuai dengan hipotesis. Jumlah penduduk berpengaruh negatif terhadap permintaan ekspor batubara Indonesia. Hal tersebut diduga karena batubara merupakan salah satu komoditi yang tidak langsung dikonsumsi masyarakat tetapi dikonsumsi oleh industri. Berdasarkan hasil penelitian variabel yang diteliti, hanya variabel nilai tukar yang dapat dikendalikan oleh pemerintah Indonesia sehingga disarankan perlunya peran pemerintah dalam mengambil kebijakan dalam menstabilkan nilai tukar rupiah terhadap mata uang negara tujuan ekspor. Dengan demikian harga ekspor menjadi lebih kompetitif di pasar internasional sehingga akan meningkatkan volume ekspor batubara.
Keyword: 

Judul: Analisis Kinerja Ekspor Tembaga Indonesia ke Negara Tujuan Ekspor
Abstrak: Indonesia merupakan negara yang menduduki posisi keempat terbesar sebagai negara pengekspor tembaga di dunia yang memberikan peluang bagi Indonesia untuk menguasai pangsa pasar dunia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis daya saing dan faktor–faktor yang memengaruhi tembaga Indonesia ke negara tujuan. Negara yang dianalisis dalam penelitian adalah China, Hongkong, India, Jepang, Malaysia, Filipina, Singapura, Thailand, Vietnam, dan Korea Selatan pada periode 2006-2015. Metode yang digunakan dalam analisis adalah Revealed Comparative Advantage (RCA), Export Product Dynamic (EPD), dan gravity model. Hasil analisis RCA menunjukkan bahwa tembaga Indonesia berdaya saing di negara tujuan. Hasil analisis EPD komoditas tembaga Indonesia berada pada posisi rising star untuk negara India, Jepang, Korea Selatan, dan Vietnam. Pada posisi falling star yaitu Hongkong. Pada posisi lost oppoertunity terdapat negara Filipina dan pada posisi retreat ada empat negara yaitu China, Malaysia, Singapura, dan Thailand. Hasil analisis gravity model menunjukkan bahwa variabel berpengaruh secara signifikan terhadap volume ekspor tembaga Indonesia, yaitu jarak ekonomi, GDP perkapita negara tujuan, dan GDP perapita Indonesia, sedangkan variabel niai tukar riil dan harga ekspor tidak berpengaruh signifikan.
Keyword: daya saing, EPD, gravity model, RCA, tembaga

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