Judul: Analisis Tapak Air Konsumsi Kopi di Indonesia tahun 2014 (Studi kasus: 33 Provinsi).
Abstrak: Konsumsi kopi erat kaitannya dengan penggunaan sumber daya air baik secara langsung maupun tidak langsung. Air tersebut diperlukan dalam jumlah yang besar untuk pertumbuhan, produksi hasil, dan proses pengolahan selanjutnya. Penelitian ini bertujuan untuk menduga jumlah air maya kopi dan menganalisis tapak air konsumsi kopi penduduk Indonesia per provinsi. Air maya kopi adalah total volume air yang digunakan untuk memproduksi kopi per satuan berat. Tapak air konsumsi kopi merupakan total volume air yang digunakan secara tidak langsung oleh penduduk suatu wilayah untuk mengonsumsi kopi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai air maya kopi berkisar antara 7 – 143 m3/kg, dengan nilai rata-rata sebesar 20 m3/kg. Provinsi Banten memiliki tapak air konsumsi kopi per kapita tertinggi sebesar 12.85 m3/kapita/tahun dengan tingkat konsumsi 0.63 kg/kapita/tahun. Provinsi Maluku memiliki tapak air konsumsi kopi per kapita terrendah sebesar 3.96 m3/kapita/tahun dengan tingkat konsumsi 0.19 kg/kapita/tahun. Jawa Timur memiliki tapak air konsumsi kopi provinsi tertinggi sebesar 323 juta m3/tahun dengan jumlah penduduk 39 juta jiwa. Papua Barat memiliki tapak air konsumsi kopi provinsi terrendah sebesar 5 juta m3/tahun dengan jumlah penduduk 1 juta jiwa.
Keyword: air irigasi, air lingkungan, air maya, air tercemar, kopi, tapak air

Judul: Analisis Respon Penawaran Kopi di Indonesia
Abstrak: Kopi merupakan komoditi penting secara global jika dilihat dari nilai perdagangannya. Kopi memiliki kontribusi yang cukup besar bagi perekonomian nasional khususnya sebagai sumber devisa, penyedia lapangan kerja dan sebagai sumber pendapatan bagi petani ataupun pelaku ekonomi lainnya yang terlibat baik dalam kegiatan on-farm maupun off-farm. Kopi merupakan produk perkebunan yang mempunyai peluang pasar baik di dalam negeri maupun luar negeri. Sebagian besar produksi kopi diekspor ke pasar dunia. Ekspor kopi Indonesia hampir seluruhnya dalam bentuk biji kering dan hanya sebagian kecil dalam bentuk hasil olahan. Tujuan ekspor kopi utama Indonesia antara lain adalah negara-negara anggota MEE (Masyarakat Ekonomi Eropa), negara kawasan Amerika khususnya negara Amerika Serikat serta negara di kawasan Asia seperti Jepang, Singapura, Korea dan Malaysia. Apabila dilihat berdasarkan luasan areal perkebunan, Indonesia berada di urutan kedua terbesar. Namun, untuk produksi dan ekspor masih berada di posisi keempat. Permasalahan yang dihadapi adalah produktivitas yang masih rendah dan kontribusi ekspor kopi terhadap penerimaan devisa pada subsektor perkebunan dan sektor pertanian juga cenderung menurun. Hal ini karena perkebunan kopi Indonesia sebagian besar adalah perkebunan rakyat yang penanamannya masih secara tradisional dengan pengelolaan budidaya dan penanganan pasca panen masih kurang memadai, yang pada akhirnya menghasilkan kualitas kopi yang rendah jika dibandingkan negara produsen kopi lainnya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perkembangan, mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi luas areal dan produktivitas dan melihat respon penawaran kopi baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang di Indonesia. Penelitian ini menggunakan dua analisis yaitu analisis kualitatif dan analisis kuantitatif. Analisis deskriptif kualitatif dapat dijelaskan dengan melihat perkembangan luas areal, produksi, produktivitas, harga serta volume dan nilai ekspor komoditi kopi Indonesia. Sedangkan pada analisis kuantitatif bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi respon luas areal dan respon produktivitas serta bagaimana respon penawaran kopi terhadap harga kopi dalam jangka pendek dan jangka panjang. Respon penawaran dapat diketahui melalui dua pendekatan yaitu respon luas areal dan respon produktivitas. Pada analisis ini menggunakan Model Penyesuaian Parsial Nerlove dan diestimasi dengan metode OLS (Ordinary Least Square). Hasil penelitian menunjukkan bahwa komoditi kopi Indonesia mempunyai prospek yang baik untuk terus dikembangkan. Perkembangan luas areal dan produksi cenderung meningkat selama periode analisis (Tahun 1969-2005). Pada tahun 1969 produksi kopi yang mampu dihasilkan adalah sebesar 173.613 ton dalam areal seluas 379.634 hektar. Pada tahun 2005 produksi kopi Indonesia sudah mampu mencapai 640.365 ton dengan luas areal 1.255.272 hektar. Namun demikian, tingkat produktivitas perkebunan kopi Indonesia secara keseluruhan memiliki kecenderungan yang konstan. Pada awal tahun analisis yaitu 1969, tingkat produktivitas sebesar 0,46 ton/ha. Pada akhir tahun analisis yaitu 2005, tingkat produktivitas sebesar 0,51 ton/ha. Rata-rata tingkat produktivitas perkebunan kopi Indonesia selama periode tahun analisis 1969-2005 adalah 0,42 ton/ha. Perkembangan volume dan nilai ekspor Indonesia pada periode tahun 1969-2005 mengalami fluktuasi dari tahun ke tahun, dengan tingkat fluktuasi nilai ekspor yang lebih tajam daripada volume ekspornya. Selama periode tersebut pertumbuhan volume ekspor dan nilai ekspor rata-rata meningkat sebesar 5,45 persen dan 14,65 persen. Berdasarkan hasil estimasi respon luas areal, faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan luas areal kopi adalah harga kopi tahun sebelumnya, harga kelapa sawit tahun sebelumnya dan luas areal tahun sebelumnya. Sedangkan pada respon produktivitas, faktor-faktor yang
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