Judul: Analisis Finansial Usaha Agroforestry Kemenyan di Desa Parbubu II Kabupaten Tapanuli Utara
Abstrak: Getah kemenyan sebagai hasil hutan bukan kayu memiliki nilai ekonomi yang tiggi dan digunakan sebagai kosmetik, pengawet, acara keagamaan, parfum, dan industri rokok. Pemanfaatan hutan kemenyan merupakan mata pencaharian yang sudah dilakukan secara sederhana dan turun menurun. Hal ini menjadi sumber pendapatan asli daerah. Penelitian dilakukan di Desa Parbubu II Tapanuli Utara Provinsi Sumatera Utara Maret sampai Mei 2019. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis kelayakan finansial usaha kemenyan dan menguji sensitivitas dari penurunan harga dan kenaikan biaya terhadap keuntungan usaha, serta mengetahui tingkat pendapatan rumah tangga petani hutan. Analisis finansial dilakukan menggunakan metode Discounted Cash Flow dengan nilai NPV Rp264.680.107, BCR sebesar 57,8, dan IRR sebesar 105%. Usaha lebih sensitif terhadap adanya penurunan harga. Sebesar 83,33% tergolong sejahtera dan sebesar 16,66% responden termasuk dalam kategori pra sejahtera.
Keyword: analisis finansial, analisis sensitivitas, hasil hutan bukan kayu, hutan kemenyan

Judul: Kajian pengelolaan hutan rakyat kemenyan dan peranannya terhadap pendapatan rumah tangga di Kabupaten Tapanuli Utara, Propinsi Sumatera Utara (Studi kasus di Desa Simason dan Desa Sosor Tambok)
Abstrak: Hutan rakyat kemenyan mempunyai fungsi ekonomis dan ekologis yaitu sebagai sumber pendapatan masyarakat, pengatur tata air, dan mempertahankan kesuburan tanah. Usaha hutan kemenyan tersebut sudah lama dilakukan oleh masyarakat di Tapanuli Utara dan merupakan warisan dari para orang tuanya. Perkembangan penduduk yang kian meningkat dari tahun ketahun selalu diikuti peningkatan akan kebutuhan pangan, sandang dan perumahan, yang akhirnya muncul berbagai permasalahan antara lain pengangguran, perambahan hutan, dan pemanfaatan lahan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kegiatan pengelolaan usaha hutan rakyat kemenyan, untuk mengetahui tingkat pendapatan dan kontribusinya, serta mengetahui alokasi tenaga kerja yang digunakan dalam pengelolaan hutan kemenyan. Penelitian ini dilakukan di dua desa yaitu Desa Simasom Kecamatan Pahae Julu, dan Desa Sosor Tambok Kecamatan Dolok Sanggul, Kabupaten DATI II Tapanuli Utara. Pelaksanan penelitian ini berlangsung selama dua bulan, dari bulan Maret 1997 sampai dengan Mei 1997. Pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi lapangan, wawancara semi terstruktur kepada responden, serta studi literatur dari berbagai sumber. Pengambilan sampel dilakukan secara acak terstratifikasi dengan alokasi berimbang. Pembagian stratifikasi berdasarkan pada luas pemilikan lahan kemenyan, yaitu stratum I (x ≥4ha). stratum II (2< x < 4 ha), dan stratum III (x ≤ 2 ha). Jumlah sampel yang diambil berdasarkan alokasi berimbang pada masing-masing desa sebanyak 30 responden. Jumlah responden pada masing-masing stratum yaitu stratum I (4 KK), stratum II ( 10KK), dan stratum III (16 KK). Analisa data dilakukan secara deskriptif....
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