Judul: Analisis Risko Produksi Cabai Merah Keriting di Kecamatan Pacet Kabupaten Cianjur Jawa Barat.
Abstrak: Cabai merah merupakan salah satu komoditi sayuran yang mempunyai nilai ekonomi yang cukup tinggi. Produktivitas cabai merah keriting antar petani responden di Kecamatan Pacet mengalami fluktuasi hasil dan gap antara produktivitas yang dihasilkan dengan produktivitas potensial cabai merah, sehingga hal tersebut mengindikasikan adanya risiko produksi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh faktor-faktor produksi terhadap risiko produksi cabai merah keriting di Kecamatan Pacet, serta menganalisis tingkat risiko produksi cabai merah keriting di Kecamatan Pacet. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan model fungsi produksi Just and Pope untuk menganalisis faktor-faktor produksi yang mempengaruhi risiko produksi. Perhitungan nilai varians, standar deviasi, dan koefisien variasi digunakan untuk menghitung tingkat risiko produksi cabai merah keriting yang dihitung berdasarkan tingkat pendapatan (return). Berdasarkan hasil pendugaan fungsi risiko produksi, peningkatan penggunaan benih dan pestisida padat secara nyata dapat meningkatkan risiko produksi cabai merah keriting. Variabel benih dan pestisida padat merupakan faktor yang dapat menimbulkan risiko (risk inducing factor). Nilai pendapatan yang diharapkan oleh petani (expected return) diperoleh sebesar Rp63 747 167 per hektar dengan nilai coefficient variation yang diperoleh sebesar 0.87.
Keyword: Just and Pope, cabai merah keriting, risiko produksi

Judul: Analisis Risiko Produksi Cabai Merah Keriting pada Kelompoktani Pondok Menteng, Desa Citapen, Kecamatan Ciawi, Kabupaten Bogor.
Abstrak: Indikasi adanya risiko produksi pada suatu usaha dapat dilihat dari fluktuasi produktivitas yang dihasilkan. Petani cabai merah keriting yang tergabung dalam kelompoktani Pondok Menteng juga mengalami risiko. Fluktuasi produktivitas cabai merah keriting yang dialami oleh petani Pondok Menteng mengindikasikan adanya risiko produksi pada cabai merah keriting. Oleh karena itu sangat penting untuk dikaji sumber dan tingkat risiko yang dihadapi oleh petani Pondok Menteng dalam usahatani cabai merah keriting serta strategi dalam menangani risiko tersebut. Berdasarkan kondisi yang ada, penulisan skripsi ini bertujuan dalam menganalisis risiko produksi pada usahatani cabai merah keriting. Seperti mengidentifikasi sumber-sumber penyebab risiko dan menganalisis risiko produksi tanaman cabai merah keriting pada kelompoktani Pondok Menteng serta merumuskan strategi yang sesuai dalam penanganan risiko tersebut. Berdasarkan hasil wawancara dengan petani Pondok Menteng diketahui bahwa faktor-faktor risiko yang paling potensial dihadapi dalam budidaya tanaman cabai merah keriting meliputi hama dan penyakit, kondisi cuaca dan iklim, tenaga kerja dan kondisi tanah. Alat analisis yang digunakan dalam melakukan pengukuran risiko yang dihadapi tanaman cabai merah keriting yaitu variance, standard deviation dan coefficient variation. Hasil perhitungan yang akan digunakan adalah hasil perhitungan coefficient variation karena telah memperhitungkan berdasarkan penerimaan. Dari hasil perhitungan coefficient variation besaran risiko yang dihadapi oleh petani Pondok Menteng dalam usahatani cabai merah keriting yaitu 0,5. Artinya untuk setiap satu kilogram cabai merah keriting yang dihasilkan akan mengalami risiko sebesar 0,5 kg pada saat terjadi risiko produksi. Oleh karena itu dalam manajemen risiko, setelah mengidentifikasi sumber risiko dan melakukan pengukuran risiko maka dilakukan penanganan terhadap risiko. Strategi pengelolaan risiko tanaman cabai merah keriting yang dilakukan meliputi dua hal yaitu strategi preventif dan strategi mitigasi. Strategi preventif yaitu dengan melakukan perawatan secara rutin dan terencana mulai dari penyemaian sampai panen. Sedangkan strategi mitigasi yakni diversifikasi tidak begitu menguntungkan karena dari hasil perhitungan portofolio besaran risiko yang dihasilkan sama yaitu sebesar 0,5.
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