Judul: Analisis Biaya Produksi Minyak Kayu Putih Studi Kasus di Pabrik Minyak Kayu Putih RPH Tonjong Perum Perhutani KPH Kuningan Unit III Jawa Barat Dan Banten
Abstrak: Minyak kayu putih (MKP) merupakan produk hasil hutan bukan kayu yang memiliki potensi besar di Indonesia. Pabrik minyak kayu putih (PMKP) Tonjong KPH Kuningan merupakan salah satu perusahaan Perum Perhutani yang memproduksi MKP di Jawa Barat. Produksi MKP yang dihasilkan dari PMKP Tonjong pada tahun 2018 sebesar 7.675 ton dengan penggunaan daun kayu putih sebesar 1 108.09 ton dan harga jual sebesar Rp250 000/kg MKP. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis biaya produksi, break even point (BEP), profitabilitas yang ditunjukan oleh persentase return on investment (ROI) serta menganalisis harga pokok MKP yang diproduksi di PMKP Tonjong Perum Perhutani KPH Kuningan Unit III Jawa Barat dan Banten. Hasil penelitian menunjukkan total biaya produksi pada tahun 2018 sebesar Rp1.52 milyar. Biaya produksi MKP sebesar Rp198 517/kg.Komponen biaya produksi terbesar adalah biaya variabel sebesar Rp957 juta atau sebesar Rp124 765/kg (62.86%). Nilai BEP yang dihasilkan sebesar 4519 kg yang menunjukan bahwa perusahaan mampu memproduksi MKP di atas titik impas. Nilai ROI yang dihasilkan sebesar 29.69% yang menunjukan kemampuan perusahaan dalam memperoleh keuntungan lebih besar daripada investasi dalam bentuk deposito berjangka. Harga pokok MKP pada tahun 2018 sebesar Rp238 220/kg yang menunjukan bahwa pengusahaan MKP di KPH Kuningan menguntungkan.
Keyword: biaya produksi, BEP, harga pokok, minyak kayu putih, ROI.

Judul: Optimalisasi produksi minyak kayu putih : Studi kasus pabrik minyak kayu putih Krai, KPH Gundih, Perum Perhutani Unit I Jawa Tengah
Abstrak: Produksi hasil hutan baik kayu maupun non kayu telah menyumbang penerimaan devisa bagi negara yang tidak kecil. Hasil hutan berupa kayu masih memegang peranan yang menonjol dalam penerimaan devisa ini, namun peranan dari hasil hutan non kayu tak kalah pentingnya. Salah satu produksi hasil hutan non kayu yang penting setelah gondorukem dan terpentin adalah minyak kayu putih (MKP). Pengusahaan industri MKP selama ini masih belum mencapai produksi yang efisien, dan produksi MKP yang lebih rendah dari jumlah permintaan. Dengan demikian perlu ditempuh usaha-usaha untuk mencapai efisiensi produksi sehingga tercapai produksi yang optimal. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis tingkat produksi minyak kayu putih (MKP) optimal yang dapat memberikan keuntungan maksimal, menganalisis pemanfaatan sumberdaya yang ada dalam mencapai tingkat keuntungan maksimal, menelaah biaya produksi yang terjadi dalam proses produksi MKP dan menelaah tingkat pendapatan dan kelayakan usaha industri MKP di KPH Gundih. Penelitian ini merupakan studi kasus pada pabrik MKP Krai, BKPH Gundih, KPH Gundih, Perum Perhutani Unit I Jawa Tengah. Data yang dikumpulkan merupakan data primer dan data sekunder. Data yang dianalisis adalah data pada tahun 1995. Pengolahan data dilakukan dengan analisis optimalisasi produksi dengan menggunakan program komputer paket LINDO untuk melihat kondisi optimal yang dapat dicapai dalam produksi MKP.
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