Judul: Analisis Risiko Produksi Jamur Tiram Putih Dd. Mushroom Di Kecamatan Ciawi Kabupaten Bogor Provinsi Jawa Barat
Abstrak: Usaha budidaya jamur tiram putih pada DD.Mushroom memiliki tingkat keberhasilan yang berbeda-beda dalam proses produksinya. Hasil produksi yang bermacam-macam dapat mempengaruhi jumlah produktivitas sehingga menyebabkan terjadinya fluktuasi. Fluktuasi produktivitas tersebut merupakan salah satu indikasi adanya risiko produksi. Adanya risiko di DD Mushroom kemudian diidentifikasi sumber-sumber risikonya. Sumber risiko kemudian dianalisis seberapa besar probabilitas dan dampaknya dengan metode analisis kualitatif dan analisis kuantitatif yaitu metode z-score dan var. Hasil analisis selanjutnya dilakukan strategi penanganan untuk mengatasi risiko pada budidaya jamur tiram putih. Berdasarkan hasil penelitian, diketahui sumber risiko produksi yang terdapat diperusahaan yaitu sumberdaya manusia, hama dan penyakit, serta perubahan cuaca.
Keyword: Metode z-score, Risiko produksi, Value at risk

Judul: Analisis risiko produksi Jamur Tiram Putih pada CV Mushroom Production House Kota Bogor Jawa Barat
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah (1) mengidentifikasi sumber risiko produksi dalam kegiatan budidaya jamur tiram putih CV Mushroom Production House, (2) menganalisis seberapa besar probabilitas dan dampak risiko produksi dalam kegiatan budidaya jamur tiram putih CV Mushroom Production House, dan (3) menganalisis strategi yang dapat dilakukan untuk mengatasi risiko produksi pada CV Mushroom Production House. Penelitian ini dilaksanakan di CV Mushroom Production House yang beralamat Jl Siliwangi No 43 RT 01/03, Kecamatan Bogor Timur, Sukasari, Bogor, 16142. Pengumpulan data dilaksanakan pada bulan Maret 2011 sampai dengan Juni 2011. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data pruner dan sekunder. Data primer diperoleh melalui pengamatan langsung dan Wawancara langsung dengan pihak yang berkepentingan di perusahaan. Sedangkan data sekunder diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS), Departemen Pertanian, Perpustakaan LSI Institut Pertanian Bogor, internet dan literatur yang relevan. Analisis yang dilakukan adalah dengan pemetaan risiko. Pemetaan risiko didapat dengan mengidentifikasi dan memetakan sumber-sumber risiko produksi terlebih dahulu, menganalisis probabilitas dan dampak dari risiko produksi, kemudian menganalisis strategi penanganan risiko produksi. Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan pada CV Mushroom Production House, terdapat sumber-sumber risiko produksi yang teridentifikasi pada usaha budidaya jamur tiram putih ini. Sumber-sumber risiko tersebut adalah serangan hama, perubahan cuaca, teknologi pengukusan (sterilisasi), kurangnya keterampilan tenaga kerja, dan teknologi inkubasi yang kurang tepat.
Keyword: Risiko produksi, Jamur tiram putih

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