Judul: Pola Spasial dan Dampak Krisis Ekonomi terhadap  Pendapatan, Harga serta Konsumsi Bahan Makanan
Abstrak: Penelitian ini dimaksudkan untuk melakukan analisis dampak krisis ekonomi terhadap pendapatan rumahtangga serta harga dan pangsa konsumsi bahan makanan rumahtangga dengan menggunakan Model Regresi Hayashi 1. Beberapa fenomena penting yang dijadikan bahan analisis dampak krisis ekonomi antara lain tingkat kesejahteraan penduduk, harga bahan makanan yang dikonsumsi rumahtangga, pola konsumsi bahan makanan penduduk, respon permintaan bahan makanan oleh rumahtangga bila terjadi perubahan harga.
Keyword: 

Judul: Analisis Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Pengeluaran Konsumsi Rumahtangga Di Indonesia (Periode Tahun 2000-2010)
Abstrak: Pengeluaran konsumsi rumahtangga pada beberapa negara masih menjadi andalan utama dalam menciptakan pertumbuhan ekonomi kerena kontribusinya yang cukup besar dalam pembentukan PDB. Pengeluaran konsumsi rumahtangga di Indonesia mempunyai proporsi 56,55 persen dalam pembentukan PDB pada tahun 2010 dan mempunyai andil dalam menjaga pertumbuhan ekonomi pada waktu krisis tahun 2008. Indonesia termasuk negara di Asia Tenggara yang mempunyai jumlah penduduk terbesar. Pada tahun 2010 jumlah penduduk di Indonesia sekitar 237 juta jiwa. Pengeluaran konsumsi perkapita penduduk Indonesia sangat rendah dibandingkan dengan negara Asia Tenggara lainnya. Berdasarkan latar belakang diatas, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perkembangan pengeluaran konsumsi rumahtangga, mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhinya, dan menganalisis besaran pengaruh dari faktor-faktor tersebut. Adanya pengaruh kenaikan harga BBM terhadap inflasi yang terjadi di Indonesia juga mendasari tujuan penelitian ini dengan menganalisis pengaruh kenaikan harga BBM terhadap pengeluaran konsumsi rumahtangga. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan analisis regresi linier berganda. Analisis statistik diskriptif digunakan untuk memberikan gambaran umum dinamika variabel ekonomi yang digunakan dalam analisis regresi dari tahun 2000-2010 dan variabel non ekonomi lainnya. Sedangkan analisis regresi linier berganda digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel ekonomi terhadap pengeluaran konsumsi rumahtangga di Indonesia. Hasil analisis menunjukan bahwa pendapatan nasional, suku bunga tabungan, inflasi, dan pertumbuhan investasi di Indonesia bersama-sama dapat memengaruhi pengeluaran konsumsi rumahtangga. Variabel pendapatan nasional, suku bunga tabungan, dan pertumbuhan investasi berpengaruh signifikan terhadap pengeluaran konsumsi rumahtangga. Sedangkan inflasi tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pengeluaran konsumsi rumahtangga. Dampak kenaikan harga BBM ternyata tidak memengaruhi pengeluaran konsumsi rumahtangga selama tahun 2000-2010. Pendapatan merupakan determinan utama yang memengaruhi pengeluaran konsumsi rumahtangga di Indonesia. Untuk meningkatkan pendapatan perkapita pemerintah hendaknya terus meningkatkan pendapatan masyarakat dengan menjaga kestabilan dan peningkatan pertumbuhan ekonomi, memperluas kesempatan kerja, dan menggerakkan sektor-sektor produktif yang mengasah kemampuan berusaha (enterpreneurship).
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