Judul: Dampak Masuknya Komoditas Tembakau Terhadap Masyarakat Petani Kelurahan Giriwoyo Kecamatan Giriwoyo Kabupaten Wonogiri.
Abstrak: Komoditas tembakau merupakan salah satu dari 39 produk unggulan nasional. Tembakau merupakan produk unggulan perkebunan non pangan yang menempatkan Indonesia dalam peringkat ketujuh sebagai negara produsen tembakau. Hal tersebut menjadikan industri pengolahan tembakau mempunyai multiplier effect yang sangat luas. Seperti penyediaan lapangan usaha dan penyerapan tenaga kerja mencapai 6.1 juta orang terutama di daerah penghasil tembakau, dan sentra-sentra produksi rokok. Kabupaten Wonogiri merupakan salah satu daerah yang mengalami dampak dari masuknya komoditas tembakau. Pendekatan yang digunakan adalah kualitatif didukung kuantitatif dengan alat yang digunakan dalam penelitian ini yaitu kuesioner, deep interview, catatan lapang, dan data pendukung lainnya. Hasil dari penelitian ini setelah masuknya komoditas tembakau adalah pertama terdapat perubahan struktur sosial di Kelurahan Giriwoyo. Kedua terdapat perubahan budaya di Kelurahan Giriwoyo. Ketiga terdapat perbedaan kesejahteraan antara petani tembakau dan non tembakau di kelurahan Giriwoyo.
Keyword: farmers, social change, tobacco

Judul: Analisis keunggulan komparatif dan kompetitif serta indeks konsentrasi pasar komoditi tembakau di Indonesia
Abstrak: Di era globalisasi seperti sekarang ini, pembangunan pertanian dalam arti luas di Indonesia merupakan prioritas utama pemerintah sebagai titik sentral pembangunan ekonomi. Salah satu subsektor pertanian yang menjadi perhatian adalah pembangunan sektor perkebunan. Diantara komoditi perkebunan yang ada, tembakau merupakan salah satu komoditi yang memiliki peranan penting dalam pembangunan perekonomian nasional di Indonesia. Peranan tersebut yaitu sebagai sumber pendapatan bagi petani tembakau, kemudian sebagai sumber pendapatan bagi negara dari cukai dan ekspor dan membantu penyerapan tenaga kerja mulai dari sektor industri pengolahan sampai pada pabrik rokok. Mengingat kondisi Indonesia sebagai salah satu negara agraris yang memiliki iklim tropis, tanah yang subur, dan luas wilayah yang sangat luas, sebenarnya Indonesia memiliki potensi besar untuk menjadi salah satu negara eksportir tembakau terbesar di dunia. Namun, pada kenyataannya produksi tembakau di Indonesia masih tertinggal dibandingkan dengan produksi negara eksportir tembakau lainnya. Untuk itu dibutuhkan suatu kajian yang relevan mengenai analisis daya saing komoditi tembakau di Indonesia perlu dilakukan agar dapat membantu dalam upaya peningkatan daya saing komoditi tembakau di Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat daya saing komoditi tembakau Indonesia, baik dari sisi keunggulan komparatif dan keunggulan kompetitif. Selain itu akan dilihat pula konsentrasi pangsa pasar tembakau Indonesia di tingkat dunia, sehingga dari situ dapat dirumuskan suatu strategi yang dapat meningkatkan daya saing tembakau Indonesia. Pada penelitian ini, jenis data yang digunakan adalah data sekunder dengan periode waktu 6 tahun dimulai dari tahun 2002 sampai dengan tahun 2007. Jenis data meliputi data produksi, produktivitas, volume ekspor, volume impor, nilai ekspor, nilai impor, total ekspor di Indonesia, total impor di Indonesia, total ekspor dunia, dan total impor dunia. ...
Keyword: Bogor Agriculture University, Institut Pertanian Bogor; IPB, IPB, Commodity tobacco Indoenesia, Comparative advantage and kompetitip

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