Judul: Analisis ekonomi perubahan pola konsumsi ikan di Indonesia
Abstrak: Ikan merupakan salah satu protein hewani yang terbaik, dan berpotensi tinggi menjadi sumber protein utama dalam tubuh karena kelengkapan komposisi kandungan asam amino essensial serta mutu daya cernanya yang setara dengan telur. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji perubahan pola konsumsi ikan di Indonesia, faktor-faktor yang mempengaruhinya dan tingkat fleksibilitas konsumsi ikan akibat perubahan kuantitas
Keyword: 

Judul: Analisis Pola Konsumsi dan Permintaan Ikan menurut Karakteristik Rumah Tangga di Indonesia
Abstrak: Peningkatan konsumsi ikan masih menjadi kebijakan Pemerintah dalam mendorong pertumbuhan ekonomi dari sektor Perikanan. Namun kondisi saat ini konsumsi ikan di Indonesia masih rendah dan tidak merata antara wilayah. Tesis ini bertujuan untuk mempelajari pola konsumsi dan permintaan ikan serta hubungannya dengan karakteristik rumah tangga sehingga dapat mendeskripsikan faktor yang mempengaruhi permintaan ikan di Indonesia. Data yang digunakan adalah data Susenas bulan Maret tahun 2016 yang mencakup 291.414 rumah tangga pada 34 provinsi di Indonesia. Penelitian ini menggunakan pendekatan model permintaan Linnear Aproximation Almost Ideal Demand System (LA/AIDS) yang diestimasi menggunakan metode Full Information Maximum Likelihood (FIML). Hasil penelitian menunjukkan bahwa belum semua rumah tangga di Indonesia mengkonsumsi ikan yakni hanya sebesar 87,92 persen dari seluruh responden. Pulau Jawa yang memiliki penduduk terpadat justru tingkat partisipasi konsumsinya relatif kecil yaitu sebesar 79,08 persen. Oleh karena itu konsumsi ikan nasional masih sangat memungkinan untuk ditingkatkan khususnya di pulau Jawa. Kelompok ikan air laut segar memiliki tingkat konsumsi perkapita dan tingkat partisipasi konsumsi yang paling tinggi di Indonesia. Semakin tinggi kelas pendapatan maka konsumsi ikan cenderung meningkat. Tingkat konsumsi ikan di Jawa jauh lebih rendah dibandingkan di luar Jawa , sedangkan tingkat konsumsi daerah perkotaan lebih tinggi dibandingakaan daerah perdesaan. Secara umum pola konsumsi ikan tidak terlalu dipengaruhi oleh umur kepala keluarga dan adanya anggota rumah tangga yang masih balita namun memiliki hubungan positif dengan tingkat pendidikan istri dan jumlah anggota rumah tangga. Berdasarkan analisis elastisitas diketahui bahwa nilai elastisitas pengeluaran menunjukkan bahwa udang segar termasuk barang mewah, sedangkan nilai pada ikan olahan menunjukkan bahwa ikan olahan merupakan kebutuhan pokok. Elastisitas harga sendiri berhubungan negatif untuk semua permintaan kelompok ikan. Nilai elastisitas harga silang menunjukkan bahwa ikan air laut dapat disubstitusikan oleh ikan air tawar/payau dan ikan olahan, ikan air tawar/payau dan ikan olahan bersifat substitusi dengan seluruh kelompok ikan lainnya, sedangkan udang segar hanya bersifat komplemen dengan kelompok ikan lainnya. Rekomendasi kebijakan yang dapat disarankan adalah dengan menempatkan ikan sebagai bahan pangan pokok pada kebijakan pangan dan gizi pemerintah, memberikan subsidi harga ikan, peningkatan ketersediaan ikan serta promosi dan edukasi manfaat konsumsi ikan sebagai sumber pangan.
Keyword: pola konsumsi, permintaan ikan, AIDS

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