Judul: Analisis Risiko Produksi Bunga Krisan Potong dengan Pendekatan Failure Mode and Effect Analysis dan Fishbone Diagrams di Kecamatan Cugenang, Kabupaten Cianjur.
Abstrak: Produktivitas bunga krisan di Kecamatan Cugenang masih berada dibawah rata-rata produktivitas di Jawa Barat sehingga mengindikasikan adanya risiko dalam produksi. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi sumber-sumber risiko produksi bunga krisan di Kecamatan Cugenang dan menganalisis strategi pengendalian risiko produksi bunga krisan. Metode analisis risiko yang digunakan dalam penelitian ini adalah Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) dan Fishbone Diagrams, dengan jumlah responden adalah 30 orang petani dan tujuh pihak pakar. Risiko yang menjadi prioritas penanganan adalah angin kencang, hama tanaman Thrips sp., Aphis spp., Mite, Whitefly, dan lalat penggorok; penyakit tanaman karat daun dan virus. Strategi penanganan risiko yaitu dengan melakukan perbaikan greenhouse secara rutin sebelum penanaman, mengatur jarak dan pola tanam, sterilisasi lahan dari tanaman yang terkontaminasi hama dan penyakit, sterilisasi air dan alat pertanian, rotasi tanaman, dan bergabung dalam asosiasi bunga agar mendapatkan harga pestisida yang stabil.
Keyword: bunga krisan, Fishbone Diagrams, FMEA, Risiko Produksi

Judul: Analisis Efisiensi Produksi dan Pendapatan Usahatani Bunga Krisan di Desa Cikanyere, Kecamatan Sukaresmi, Kabupaten Cianjur
Abstrak: Kecamatan Sukaresmi merupakan penghasil bunga krisan terbesar di Kabupaten Cianjur. Luas panen usahatani bunga krisan di Kecamatan Sukaresmi juga merupakan yang terluas di Kabupaten Cianjur, namun produktivitas bunga krisan di Kecamatan Sukaresmi mengalami fluktuasi, yang mengindikasikan terjadinya risiko dalam usahatani bunga krisan. Tujuan dari penelitian ini adalah 1) menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi produksi bunga krisan di Desa Cikanyere, Kecamatan Sukaresmi, Kabupaten Cianjur, 2) menganalisis efisiensi produksi bunga krisan, dan 3) menganalisis pendapatan usahatani bunga krisan. Jumlah penelitian ini yaitu berjumlah 41 responden. Analisis data dilakukan dengan menggunakan fungsi produksi Cobb-Douglas dan estimasi dengan Ordinary Least Square (OLS), Nilai Produk Marginal untuk analisis efisiensi, dan analisis pendapatan untuk menganalisis pendapatan usahatani bunga krisan. Hasil analisis menunjukkan, faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap produksi bunga krisan adalah tenaga kerja (X3) dan pestisida (X5). Hasil analisis efisiensi menunjukkan bahwa terdapat tingkat penggunaan input yang perlu ditambah dan dikurangi. Hasil analisis pendapatan dengan R/C rasio, disimpulkan bahwa usahatani bunga krisan menguntungkan.
Keyword: budidaya bunga krisan, Cobb-Douglas, NPM, OLS, R/C rasio

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