Judul: Analisis Pengaruh Foreign Direct Investment (FDI) Terhadap Produktivitas Industri Makanan dan Minuman di Indonesia
Abstrak: Industri makanan dan minuman memiliki peran penting dalam pertumbuhan ekonomi Indonesia. Industri makanan dan minuman juga industri yang menjanjikan bagi investor domestik maupun investor asing dalam menanamkan modalnya karena Indonesia dengan populasi yang besar memiliki pangsa pasar yang besar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dinamika produktivitas dan karakteristik perusahaan-perusahaan pada industri makanan dan minuman di Indonesia dan menganalisis pengaruh FDI terhadap produktivitas industri makanan dan minuman di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data cross section tahun 2014 berupa data perusahaan-perusahaan dalam industri makanan dan minuman. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linier berganda dengan variabel dependen output per tenaga kerja untuk mencerminkan produktivitas sedangkan variabel independen yang digunakan adalah kapital, bahan baku produksi, total upah dan dummy FDI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kapital, bahan baku produksi dan dummy FDI berpengaruh positif, namun variabel total upah berpengaruh negatif terhadap produktivitas industri makanan dan minuman.
Keyword: FDI, industri makanan dan minuman, produktivitas

Judul: Dampak Spillover FDI terhadap Nilai Tambah dan Produktivitas Perusahaan Domestik pada Sub Sektor Industri Makanan
Abstrak: Indonesia sebagai salah satu negara berkembang tidak dapat hanya mengandalkan tingkat tabungan atau investasi dari dalam negeri saja untuk melakukan investasi karena tingkat tabungan di dalam negeri tidak mencukupi kebutuhan untuk melakukan investasi. Oleh karena itu, Indonesia membutuhkan investasi asing langsung (FDI). FDI tidak hanya memberikan dampak bagi sektor/ industri dimana FDI ditanamkan, melainkan juga memberikan dampak bagi sektor/ industri lainnya. Bagi sektor/ industri dimana FDI ditanamkan, FDI akan memberikan dampak berupa peningkatan investasi, lapangan pekerjaan, output, dan juga spillover. Sementara, bagi sektor/ industri lain, FDI akan memberikan dampak berupa spillover yang akan meningkatkan produktivitas sektor/ industri lain. Investasi asing langsung (FDI) yang terbesar di Indonesia selama tahun 1990- 2017 adalah FDI pada sektor industri makanan. Namun, produktivitas industri makanan cukup rendah jika dibandingkan industri kimia dan industri tekstil. Selain itu, berdasarkan data BPS, laju nilai tambah industri makanan tidak terlalu besar jika dibandingkan dengan industri lain yang investasi asingnya tidak sebesar industri makanan, seperti industri tekstil, industri non logam, dan industri alat angkut. Sektor industri makanan di Indonesia memiliki beberapa sub sektor. Dampak spillover pada masing-masing sub sektor industri makanan tersebut diperkirakan berbeda-beda, ada yang berdampak positif, negatif, atau bahkan tidak memberikan dampak apapun. Perbedaan dampak spillover tersebut menyebabkan produktivitas pada masing-masing sub sektor industri makanan pun berbeda-beda. Hal tersebut mengakibatkan produktivitas pada industri makanan tidak optimal. Untuk mengoptimalkan dampak spillover FDI terhadap produktivitas pada industri makanan, perlu diketahui FDI pada sub sektor mana saja yang dapat memberikan dampak spillover positif ataupun negatif. Penelitian ini bertujuan menganalisis dampak spillover FDI horizontal, FDI vertikal dengan keterkaitan ke depan (upstream linkage), serta FDI vertikal dengan keterkaitan ke belakang (downstream linkage) terhadap produktivitas dan nilai tambah pada sub sub sektor pada sektor industri makanan. Penelitian ini juga bertujuan menganalisis dampak faktor-faktor yang mempengaruhi spillover FDI, seperti kapasitas penyerapan (kapital dan tenaga kerja), ukuran perusahaan, dan perbedaan teknologi terhadap produktivitas dan nilai tambah perusahaan domestik. Penelitian ini menggunakan data panel dari 18 sub sektor industri makanan, selama kurun waktu 1990-2014. Data yang digunakan adalah data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Badan Koordinasi Penanaman Modal (BKPM). Model yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari dua model yaitu dengan variabel dependen nilai tambah dan produktivitas. Metode estimasi yang digunakan adalah fixed effect cross section SUR model dan random effect model. v Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara umum spillover FDI berdampak positif terhadap nilai tambah dan produktivitas perusahaan domestik pada industri makanan. FDI yang paling besar memberikan dampak spillover terhadap nilai tambah dan produktivitas perusahaan domestik adalah FDI yang menggunakan bahan baku dari industri domestik. Spillover FDI horizontal dan vertikal dengan keterkaitan ke depan berdampak positif terhadap perusahaan domestik besar dengan sumber daya manusia dan tingkat teknologi tinggi. Sementara spillover FDI vertikal dengan keterkaitan ke belakang berdampak positif terhadap perusahaan domestik dengan tingkat teknologi rendah, modal rendah dan padat tenaga kerja (padat karya). Implikasi kebijakan dari hasil penelitian ini adalah agar investasi asing tetap dibuka, terutama pada industri makanan paling hilir, seperti industri minuman tidak beralkohol dan industri makanan lainnya. Namun, dalam membuka investasi asing, pemerintah perlu memberikan persyaratan bagi investor asing agar melakukan
Keyword: FDI horizontal, FDI vertikal, industri makanan, nilai tambah, produktivitas, spillover

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