Judul: Analisis Pendapatan dan Keberlanjutan Usaha Pertanian Carica (Carica pubescens) di Kecamatan Kejajar, Kabupaten Wonosobo.
Abstrak: Carica (Carica pubescens) merupakan salah satu komoditas buah yang produksinya cukup besar di Kabupaten Wonosobo. Kecamatan Kejajar merupakan satu-satunya kecamatan penghasil komoditas carica di Kabupaten Wonosobo. Saat ini kondisi pertanian carica di Kabupaten Wonosobo semakin berkembang khususnya dalam kurun waktu lima tahun terakhir. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi karakteristik petani dan uasaha pertanian carica di Kecamatan Kejajar, menganalisis pendapatan dan titik impas usaha pertanian carica di Kecamatan Kejajar, dan menganalisis keberlanjutan usaha pertanian carica di Kecamatan Kejajar. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif, analisis pendapatan dan analisis titik impas. Hasil penelitian menunjukkan karakteristik petani dan usaha pertanian carica di Kecamatan Kejajar sangat beragam, hal ini akan berdampak pada kegiatan usahatani yang dilakukan yang akan mempengaruhi pendapatan usahatani. Hasil analisis pendapatan menunjukkan rata-rata pendapatan atas biaya total sebesar Rp 42 812 953.42, R/C ratio atas biaya tunai sebesar 2.06, R/C ratio atas biaya total sebesar 1.62 dan BEP unit atau kilogram carica per tahun yang minimal harus dihasilkan oleh petani carica adalah sebanyak 7 537.43 kg. Berdasarkan hasil analisis indikator yang telah ditentukan, usaha pertanian carica di Kecamatan Kejajar memiliki tingkat status keberlanjutan yang tinggi.
Keyword: carica, keberlanjutan, pendapatan, titik impas

Judul: Analisis Rantai Pasok dan Nilai Tambah Komoditas Carica di Desa Patakbanteng, Kecamatan Kejajar, Kabupaten Wonosobo.
Abstrak: Kecamatan Kejajar merupakan penghasil carica terbesar di Kabupaten Wonosobo. Petani lebih memilih menanam carica secara tumpangsari karena fluktuasi harga yang sering terjadi. Dengan rata-rata hasil panen yang didapat membuat petani mendapatkan harga yang rendah tetapi harga pada konsumen akhir dinilai masih terlalu tinggi dan tidak sebanding dengan margin pemasaran yang diterima oleh pedagang pengumpul. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu: (1) menganalisis pendapatan petani dengan pola tumpangsari dan monokultur per musim tanam, (2) menganalisis rantai pasok carica, (3) menganalisis tingkat efisiensi setiap saluran rantai pasok carica, (4) menganalisis nilai tambah carica menjadi manisan. Hasil analisis pendapatan, pendapatan atas biaya tunai untuk pola tanam tumpangsari sebesar Rp 34.118.258,04 dan untuk monokultur sebesar Rp 88.222.232,22, pendapatan atas biaya total untuk tumpangsari sebesar Rp 24.626.094,48 dan untuk monokultur sebesar Rp 82.808.343,22. R/C ratio atas biaya tunai untuk tumpangsari sebesar 1,63, untuk monokultur sebesar 6,08 dan R/C ratio atas biaya total untuk pola tumpangsari sebesar 1,39, untuk pola monokultur sebesar 4,63. Hasil penelitian menunjukan terdapat 6 pola saluran pemasaran yang masing-masing memiliki tingkatan pelaku rantai pasok yang berbda-beda. Saluran 1 merupakan saluran yang paling efisien untuk dilakukan karena memiliki marjin paling rendah dan farmer’s share paling tinggi. Hasil analisis nilai tambah menunjukkan bahwa pengolahan carica menjadi manisan memberikan keuntungan.
Keyword: farmer’s share, margin pemasaran, pendapatan, rantai nilai

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