Judul: Pengaruh Financial Distress terhadap Return Saham pada Perusahaan Tbk Kelompok Sektor Pertanian
Abstrak: Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat penduduk Indonesia paling banyak bekerja di sektor pertanian. Perusahaan di sektor pertanian harus menjaga kesehatan perusahaan tersebut agar tetap mampu menyerap tenaga kerja. Terkait dengan aktivitas perusahaan tentu membutuhkan tambahan dana. Dana diperoleh melalui pendanaan eksternal dari investor dengan menjual saham dan investor mengharapkan return. Pertimbangan investasi melalui analisis rasio keuangan yang mampu menggambarkan kondisi perusahaan. Salah satu kondisi perusahaan yaitu financial distress. Financial distress merupakan peringatan dini untuk mencegah kebangkrutan, dihitung dengan metode Springate. Penelitian ini bertujuan menganalisis kondisi perusahaan dan pengaruh financial distress terhadap return saham pada perusahaan Tbk kelompok sektor pertanian periode 2012-2016. Penelitian ini menggunakan metode Springate dan regresi data panel. Metode springate memperhitungkan 4 rasio keuangan yaitu: Working Capital to Total Assets Ratio, Net Profit Before Interest and Taxes to Total Assets Ratio, Net Profit Before Taxes to Current Liabilities, dan Sales to Total Assets Ratio. Hasil s-score < 0,826 mengindikasikan bahwa perusahaan tidak sehat. Hasil membuktikan 3 perusahaan selalu sehat, 6 fluktuatif dan 6 selalu financial distress selama periode penelitian. Secara simultan financial distress tidak berpengaruh terhadap return saham dan secara parsial terdapat dua rasio yang berpengaruh.
Keyword: financial distress, regresi, return saham, springate

Judul: Analisis Kondisi Financial Distress Pada Sektor Agrikultur Indonesia (Pada Perusahaan yang Terdaftar di BEI, Periode 2006-2010)
Abstrak: Sebagai negara agraris, hampir setengah dari total penduduk Indonesia yang berusia diatas 15 tahun bekerja di bidang agrikultur, kehutanan, perburuan, dan perikanan. Pada tahun 2010, sebesar 39,87% penduduk dewasa Indonesia bekerja di bidang tersebut (Badan Pusat Statistik, 2011). Penting bagi Indonesia untuk menjaga keadaan sektor agrikultur agar tetap optimal, agar tidak terjadi masalah pada perusahaan yang bergerak pada sektor tersebut. Tiga masalah perusahaan yang sering terjadi mencakup kegagalan, insolvency, dan kebangkrutan (Altman, 1983). Analisis kondisi financial distress berguna bagi perusahaan agar tindakan pencegahan dan perbaikan dapat dilakukan untuk mengatasi kondisi financial distress, yaitu kondisi dimana perusahaan tidak memiliki kapasitas untuk memenuhi kewajibannya kepada pihak ketiga (Andrade dan Kaplan, 1998). Penelitian ini bertujuan untuk (1) Mendeskripsikan prilaku financial distress pada sektor agrikultur di Indonesia. (2) Menganalisis rasio net profit margin, current ratio, return on equity, return on investment, dan rasio EBITDA/TA sebagai alat prediksi kondisi financial distress. (3) Menganalisis pengaruh krisis subprime mortgage Amerika Serikat pada sektor agrikultur Indonesia. (4) Mengidentifikasi faktor yang menyebabkan terjadinya emergence financial distress. Data yang digunakan merupakan data sekunder berupa laporan keuangan dan laporan tahunan pada tahun 2006-2010 yang dipublikasikan di Bursa Efek Indonesia. Analisis terhadap data menggunakan metode regresi panel data dan uji parametrik paired sample t-test. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa hampir seluruh perusahaan agrikultur berada dalam kondisi financial distress. Berdasarkan hasil regresi panel data, prediksi terhadap kondisi financial distress dapat dilakukan dengan melihat nilai net profit margin, current ratio yang memiliki pengaruh positif, serta return on equity yang memiliki pengaruh negatif. Kondisi krisis Amerika Serikat tidak mempengaruhi kondisi financial distress perusahaan sektor agrikultur di Indonesia. Kebijakan yang dapat dilakukan agar perusahaan keluar dari keadaan financial distress adalah investasi pada bidang R&D dan SDM, menggunakan sustainability standards seperti RSPO bagi perusahaan subsektor plantations, pengembangan infrastruktur, dan pelunasan hutang agar semakin menjauh dari kondisi financial distress.
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