Judul: Why Is The Value of Indonesia Tea Exports Declining?
Abstrak: Secara nasional, industri teh menyumbang Produk Domestik Bruto (PDB) sekitar 1,2 triliun atau sekitar 0,3% dari total PDB non migas. Nilai ekspor teh Indonesia dari tahun 2013 terus mengalami penurunan hingga tahun 2022. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor penyebab penurunan nilai ekspor teh Indonesia. Metode penelitian yang digunakan adalah regresi data panel. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penurunan nilai ekspor teh Indonesia disebabkan oleh penurunan produksi teh dalam negeri, penurunan harga ekspor teh, pelemahan nilai tukar rupiah, penerapan tarif, dan penerapan NTM SPS. Sedangkan faktor yang tidak memengaruhi adalah GDP riil per kapita negara tujuan dan penerapan NTM TBT. Kebijakan yang dapat dilakukan adalah peningkatan produksi dan produktivitas, peningkatan nilai tambah sehingga harga dan kualitas meningkat, serta sertifikasi dan standardisasi, sehingga berdaya saing dan bernilai di pasar internasional., Nationally, tea industry contributes to a Gross Domestic Product (GDP) of around 1.2 trillion or around 0.3% of the total non-oil and gas GDP. The value of Indonesian tea exports from 2013 continues to decline until 2022. This study aims to determine the factors causing the decline in Indonesia's export value. The research method used is panel data regression. The results of this study indicate that the decline in the value of Indonesian tea exports was caused by a decrease in domestic tea production, a decrease in tea export prices, a depreciation of the rupiah, the application of tariffs, and the application of NTM SPS. While the factors that do not affect are real GDP per capita of destination country and the application of NTM TBT. Policies that can be carried out are increasing production and productivity, increasing added value so that prices and quality increase, as well as certification and standardization, so that they are competitive and have value in the international market.
Keyword: exports, panel data regression, tariffs, tea

Judul: Competitiveness, Trade Barriers, and Efficiency of Indonesian Tea Products Export in International Market
Abstrak: Sejak dikembangkan pada era kolonial Hindia Belanda, produk teh Indonesia telah menjadi salah satu komoditas perkebunan strategis nasional yang berorientasi ekspor. Akan tetapi, kinerja ekspor produk teh Indonesia menunjukkan kecenderungan menurun. Aspek perdagangan berperan vital dalam penurunan kinerja ekspor produk teh Indonesia. Aspek perdagangan tersebut antara lain ketatnya persaingan dalam perdagangan teh internasional, distorsi perdagangan akibat hambatan perdagangan, dan efisiensi ekspor produk teh Indonesia yang belum tercapai. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk (1) menganalisis daya saing dan pengembangan pasar ekspor produk teh Indonesia; (2) mengidentifikasi pemberlakuan hambatan tarif dan non-tarif terhadap produk teh Indonesia; (3) menganalisis determinan ekspor produk teh Indonesia; (4) mengestimasi efisiensi dan potensi ekspor produk teh Indonesia. Penelitian ini menggunakan data panel yang terdiri atas 36 negara tujuan dan 15 tahun periode analisis (2007–2021). Produk teh yang dianalisis merupakan agregasi dari lima produk teh ekspor oleh Indonesia, terdiri atas teh hijau kemasan (HS 090210), teh hijau curah (HS 090220), teh hitam kemasan (HS 090230), teh hitam curah (HS 090240), serta produk ekstrak dan preparasi teh (HS 210120). Penelitian ini menggunakan metode analisis Revealed Comparative Advantage (RCA), Export Product Dynamic (EPD), dan X-model potential export product untuk menganalisis daya saing dan pengembangan pasar ekspor dari produk teh Indonesia. Inventory approach yang terdiri atas frequency ratio dan coverage ratio digunakan untuk mengidentifikasi pemberlakuan hambatan non-tarif, sedangkan identifikasi hambatan tarif dianalisis secara deskriptif. Regresi data panel dengan pendekatan Stochastic Frontier Gravity Model (SFGM) digunakan untuk menganalisis determinan ekspor produk teh Indonesia dan mengestimasi efisiensi serta potensi ekspor produk teh Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produk teh Indonesia memiliki daya saing kuat di pasar internasional dan lebih unggul dibandingkan Tiongkok, namun lebih lemah dibandingkan India. Secara detail produk, Indonesia berdaya saing kuat pada ekspor produk teh hijau kemasan, teh hijau curah, teh hitam kemasan, dan teh hitam curah, namun tidak berdaya saing pada produk ekstrak dan preparasi teh. Sementara itu, Indonesia memiliki keunggulan kompetitif pada teh hitam kemasan, teh hijau curah, serta produk ekstrak dan preparasi teh. Selain itu, terdapat 28 negara tujuan potensial untuk fokus pengembangan ekspor produk teh Indonesia pada saat ini. Secara rata-rata, tarif produk teh Indonesia di negara tujuan yang telah menyepakati perjanjian perdagangan masih lebih tinggi dibandingkan tarif di negara tujuan yang belum menyepakati perjanjian perdagangan dengan Indonesia. Pada hambatan non-tarif, terdapat 31 negara tujuan ekspor yang teridentifikasi menerapkan hambatan non-tarif berupa Sanitary and Phytosanitary (SPS) dan/atau Technical Barriers to Trade (TBT) terhadap produk teh Indonesia. Hasil estimasi frequency ratio dan coverage ratio, penerapan hambatan SPS untuk produk teh Indonesia lebih banyak dan ketat dibandingkan TBT. Hasil regresi model SFGM menunjukkan bahwa PDB negara tujuan, daya saing produk teh Indonesia (indeks RCA), dan coverage ratio SPS secara signifikan mendorong ekspor produk teh Indonesia. Sementara itu, jarak geografis, nilai tukar, dan tarif impor secara signifikan menghambat ekspor produk teh Indonesia. Hasil estimasi efisiensi ekspor menunjukkan kinerja ekspor produk teh Indonesia belum efisien. Pakistan, Mesir, dan Amerika Serikat menjadi negara tujuan dengan nilai efisiensi ekspor tertinggi, sedangkan Kamboja, Vietnam, dan Mongolia menjadi negara tujuan dengan nilai efisiensi ekspor terendah. Secara rata-rata, Indonesia memiliki potensi ekspor yang belum dimanfaatkan
Keyword: pengembangan ekspor, potensi ekspor, SFGM, SPS, TBT

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