Judul: The Impact of Forestry Sector Investment on The Indonesian Economy
Abstrak: Indonesia memiliki potensi sumber daya hutan yang besar jika di lihat dari luas kawasan hutan yang mencapai 120 juta hektar. Hal tersebut dapat menjadi modal utama dalam pembangunan. Namun produktivitas sektor kehutanan dan industri pengolahan kayu cenderung mengalami penurunan sehingga membutuhkan adanya investasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keterkaitan dan efek pengganda sektor kehutanan serta dampak investasi sektor industri kehutanan. Metode analisis yang digunakan adalah analisis input-output dengan menggunakan Tabel Input-Output Indonesia tahun 2016 klasifikasi 185 sektor yang diagregasi menjadi 25 sektor untuk analisis keterkaitan dan efek pengganda serta 18 sektor untuk analisis dampak investasi. Hasil analisis menunjukkan terdapat enam subsektor kehutanan yang memiliki kemampuan untuk menarik pertumbuhan produksi sektor hulunya, yaitu bubur kertas, bahan bangunan dari kayu, kayu gergajian dan olahan, kayu lapis dan sejenisnya, barang-barang lainnya dari kayu, gabus, bambu, dan rotan, serta kertas sementara terdapat satu subsektor kehutanan yang memiliki kemampuan untuk mendorong pertumbuhan produksi sektor hilirnya, yaitu kayu. Nilai pengganda output, pendapatan, dan tenaga kerja tertinggi baik tipe I maupun tipe II didominasi oleh subsektor kayu gergajian dan olahan serta subsektor bubur kertas sedangkan nilai pengganda impor tipe I tertinggi terdapat pada subsektor kayu gergajian dan olahan serta nilai pengganda impor tipe II tertinggi terdapat pada subsektor kayu. Dampak dari adanya investasi pada sektor industri kehutanan berpengaruh paling besar terhadap sektor industri kehutanan itu sendiri baik itu output, pendapatan, tenaga kerja dan impor., Indonesia has great potential of forestry resources because the forest’s area reaches up to 120 million hectares. This can be the main capital in the development of the economy. However, the productivity of the forestry sector and the wood processing industry tends to decline which is requiring investment. This study aims to determine the linkages and multiplier effects of the forestry sector and the impact of investment in the forestry industry sector. The analytical method used an input-output analysis using the 2016 Indonesian Input-Output Table for the classification of 185 sectors which are aggregated into 25 sectors for linkage analysis and multiplier effects and 18 sectors for investment impact analysis. The results of the analysis show six forestry sub-sectors that is pulp, building materials from wood, sawn and processed wood, plywood, other goods made of wood, cork, bamboo, and rattan, and also paper can attract growth in the upstream sector while there is one forestry sub-sector that is timber can encourage growth in the downstream sector. The forestry sectors that have the highest output, income, and labor multiplier values are dominated by the sawn and processed wood sub-sector and the pulp sub-sector, while sawn and processed wood sub-sector has the highest type I import multiplier value and wood subsector has the highest type II import multiplier value. The impact of investment in the forestry industry sector has the greatest effect on the forestry industry sector itself, in terms of output, income, labor, and import.
Keyword: Kehutanan, Impor, Input-Output, Investasi, Forestry, Import, Input-Output, Invesment

Judul: Analisis Peranan dan Dampak Investasi Sektor Industri Pengolahan Terhadap Perekonomian Indonesia
Abstrak: Sektor industri merupakan sektor yang berperan penting bagi perekonomian Indonesia yang pada tahun 1991 selama pembangunan jangka pendek 1 telah mengalami perubahan struktur perekonomian yang pada awalnya berbasis sektor pertanian menjadi sektor industri. Di dalam pelaksanaannya, sektor industri pengolahan memiliki beberapa keunggulan dibandingkan dengan sektor-sektor lainnya yaitu nilai kapitalisasi modal yang tertanam sangat besar, kemampuan menyerap tenaga kerja, dan kemampuan untuk menciptakan nilai tambah dari setiap input atau bahan dasar yang diolah. Sektor industri pengolahan di Indonesia di satu pihak memiliki kontribusi terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) yang tertinggi, dan nilai investasi yang tertanam cukup besar, namun kontribusi tersebut tidak sebanding dengan daya serap tenaga kerjanya. Sektor industri yang merupakan penyumbang terbesar PDB hanya mampu menduduki peringkat ketiga dalam menyerap tenaga kerja setelah sektor pertanian dan sektor perdagangan. Berdasarkan masalah dan latar belakang tersebut, maka tujuan dari penelitian ini adalah: (1) Mendeskripsikan perkembangan sektor industri pengolahan di Indonesia, (2) Menganalisis peranan dan keterkaitan sektor industri pengolahan dengan sektor-sektor lainnya di Indonesia, (3) Menganalisis berapa besar dampak ekonomi yang ditimbulkan oleh sektor industri pengolahan, ditinjau berdasarkan multiplier terhadap output, pendapatan, dan tenaga kerja, (4) Menganalisis besarnya dampak yang ditimbulkan dari investasi sektor industri pengolahan terhadap sektor-sektor lainnya dalam perekonomian Indonesia. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu Tabel Input-Output Indonesia Tahun 2008 klasifikasi 66 sektor yang diagregasi menjadi 10 sektor dan 17 sektor. Dalam studi ini menggunakan metode analisis Input-Output (I-O). Pengolahan data dengan menggunakan bantuan software I-O Analysis for Practitioners dan Microsoft Excell 2007. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa kontribusi sektor industri pengolahan dalam kaitannya dengan pembentukan permintaan total, permintaan akhir, konsumsi pemerintah, konsumsi rumah tangga, ekspor netto, nilai tambah bruto, dan pembentukan struktur output sektoral menempati urutan pertama dibandingkan dengan sektor lainnya. Namun dalam pembentukan struktur investasi, sektor industri pengolahan menempati urutan kedua setelah sektor bangunan. Berdasarkan hasil analisis dampak penyebaran pada Tabel I-O klasifikas 10 sektor, sektor industri pengolahan memiliki nilai koefisien penyebaran yang lebih besar dari nilai kepekaan penyebaran. Hal ini dapat menunjukkan bahwa sektor industri pengolahan lebih mampu meningkatkan sektor hulunya daripada sektor hilirnya. Subsektor dari industri pengolahan yang memiliki kemampuan untuk menjadi sektor unggulan dalam suatu perekonomian adalah sektor industri bambu, kayu dan rotan serta industri kertas, barang dari kertas, dan karton. Sesuai dengan hasil analisis multiplier pada Tabel I-O klasifikasi 10 sektor menunjukkan bahwa sektor industri pengolahan baik untuk tipe I dan tipe II pada multiplier output menempati urutan keenam, pada multiplier pendapatan menempati urutan pertama, dan pada multiplier tenaga kerja menempati urutan ketiga. Sedangkan sesuai dengan hasil analisis multiplier pada Tabel I-O klasifikasi 17 sektor menunjukkan bahwa sektor industri makanan, minuman, dan tembakau pada multiplier pendapatan menempati urutan pertama dibandingkan dengan subsektor dari industri pengolahan lainnya, dan yang memiliki nilai terbesar dalam meningkatkan multiplier output adalah sektor industri tekstil, pakaian jadi, kulit dan alas kaki, sedangkan pada multiplier tenaga kerja tertinggi diduduki oleh sektor industri kimia, karet, plastik, dan pengilangan minyak. Berdasarkan nilai keterkaitan dan multiplier sektor industri pengolahan yang relatif tinggi, maka peningkatan investasi di sektor tersebut mampu meningkatkan perekonomian Indonesia melalui peningkatan output, pendapatan dan tenaga kerja. Dengan adanya investasi
Keyword: 

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: