Judul: RISWANTI. Prospek Air Minum dalam Kemasan: Studi Kasus Perum Perhutani RPH Babakan Madang BKPH Bogor.
Abstrak: Air yang diperoleh dari kawasan hutan merupakan manfaat langsung bukan kayu yang dapat dipasarkan. Permintaan pasar akan kebutuhan air bersih untuk dikonsumsi secara praktis meningkat seiring dengan bertambahnya jumlah penduduk. Perum Perhutani melihat hal ini sebagai peluang. Perhutani mulai mengoptimalkan potensi sumber daya non hayati dengan memproduksi Air Minum dalam Kemasan (AMDK) sejak tahun 2006. Namun, belum terdapat informasi mengenai prospek usaha AMDK dari aspek produksi, finansial, dan pemasaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kapasitas produksi, kelayakan finansial, dan preferensi konsumen terhadap AMDK. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara, observasi, dan laporan data sekunder. Pengolahan data dilakukan dengan analisis Break Even Point (BEP), Return on Investement (ROI), analisis aliran kas (Net Present Value, Benefit Cost Ratio, Internal Rate Return), dan analisis preferensi. Hasil penelitian menunjukkan realisasi produksi masih di bawah BEP. Hal tersebut berdampak pada tidak tercapainya kelayakan finansial ditunjukkan oleh indikator ROI, NPV, BCR,dan IRR. Berbeda dengan analisis finansial yang dilakukan pada tingkat kapasitas, menunjukkan bahwa usaha AMDK Perhutani secara finansial layak diusahakan. Kemudian, hasil analisis preferensi menunjukkan beberapa faktor penting yang dipertimbangankan konsumen sebelum membeli AMDK. Faktor pertimbangan tersebut secara urut adalah harga, keterjangkauan, sumber air, merek, informasi, dan rasa.
Keyword: AMDK, BEP, kelayakan finansial, kapasitas produksi, preferensi

Judul: Analisa kelayakan dan rancangan sistem penunjang keputusan perencanaan industri air minum dalam kemasan : Studi kasus di Kabupaten Gorontalo, Gorontalo
Abstrak: Air minum dalam kemasan (AMDK) adalah air yang telah diproses, dikemas, dan aman untuk diminum langsung (KepMenPerindag No. 167/MPP/Kep/5/1997). Konsumsi nasional AMDK adalah sebesar 3,643,138,000 liter pada tahun 2000. Jumlah konsumsi terus meningkat menjadi 5.4 miliar liter di tahun 2001 dan menjadi 7.1 miliar liter di tahun 2002 (Mulyanto, 2002). Iklim tropis Indonesia dan meningkatnya pendapatan masyarakat merupakan faktor yang diduga mendukung peningkatan konsumsi AMDK, Pendirian suatu industri harus diawali dengan kajian perencanaan yang sistematis. Studi kelayakan yang dibuat, dapat bersumber dari data primer, maupun sekunder. Data yang telah dikumpulkan, kemudian ditabulasikan dan dianalisa berdasarkan aspek-aspek studi kelayakan, yaitu aspek (i) pasar dan pemasaran, (ii) teknis teknologis, (iii) manajemen operasional, (iv) finansial, (v) hukum dan (vi) lingkungan. Tujuan dari penelitian adalah untuk mendapatkan hasil identifikasi analisa-analisa yang dilakukan, sebagai tahapan dalam pendirian industri AMDK di Provinsi Gorontalo dan merancang pengembangan model sistem penunjang keputusan perencanaan pendirian industri AMDK. Sistem ini diverifikasi dengan menggunakan data primer, yang diperoleh dari hasil wawancara dengan beberapa pakar pengolahan air minum, dan pakar perencanaan pendirian industri. Data sekunder berasal dari Biro Pusat Statistik Pusat, Biro Pusat Statistik Gorontalo, Dinas Kehutanan dan Perkebunan Gorontalo. Pangsa pasar ditentukan dengan survei kuisioner kepada 130 responden. Pemilihan responden dilakukan menggunakan rumus Slovin sebagai dasar penentuan jumlah responden. Kuisioner memiliki nilai reliabilitas sebesar 0.882. Hasil analisa kuisioner menunjukkan bahwa pangsa pasar yang akan diambil oleh industri adalah 12 200 liter per hari. Produk yang diedarkan berupa kemasan gelas 240 ml dan botol PC 19 L. ...
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