Judul: Keunggulan komparatif dan kompetitif serta dampak kebijakan pemerintah pada produksi teh hitam (CTC) : studi kasus pada PT Perkebunan Nusantara VIII, Perkebunan Gunung Mas, kecamatan Cisarua, kabupaten Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Teh merupakan penghasil devisa yang cukup besar. Selain menghasilkan devisa pengusahaan teh juga berperan terhadap peningkatan taraf hidup petani, penyediaan lapangan kerja, pemenuhan kebutuhan di dalam negeri, dan pemeliharaan sumberdaya alam. Potensi yang sangat menjanjikan tersebut hendaknya dimanfaatkan dengan sebaik-baiknya, terutama yang berkaitan dengan berbagai keunggulan komparatif dan kompetitif yang dimiliki oleh produk teh tersebut agar dapat bersaing di pasar internasional yang semakin syarat dengan persaingan. Kebijakan pemerintah, seperti: penghapusan subsidi pupuk, kenaikan harga Bahan Bakar Minyak (BBM) dan naiknya Upah Minimum Regional (UMR), belum lagi nilai kurs mata uang yang sangat berfluktuasi dapat berpengaruh terhadap keunggulan komparatif dan keunggulan kompetitif produksi teh hitam khususnya tujuan ekspor. Belum lagi masalah- masalah yang dihadapi di dalam perkebunan itu sendiri, seperti: rendahnya produktivitas, terserangnya hama penyakit tanaman, tanaman teh hitam yang sudah cukup tua, terlambatnya program peremajaan teh hitam dan berkurangnya lahan perkebunan yang dapat menurunkan produktivitas tanaman menghasilkan. Keadaan-keadaan tersebut dapat mempengaruhi keunggulan komparatif dan kompetitif yang dimiliki oleh teh hitam. Permasalahan yang diambil dari penelitian ini adalah apakah teh hitam Perkebunan Gunung Mas masih memiliki keunggulan komparatif dan keunggulan kompetitif dan juga apa pengaruh dari kebijakan pemerintah terhadap harga output dan input pada ekspor teh hitam Perkebunan Gunung Mas dan Indonesia pada umumnya, serta bagaimana pengaruh perubahan input dan output terhadap ..dst
Keyword: 

Judul: Analisis Daya Saing dan Dampak Kebijakan Pemerintah terhadap Komoditas Teh (Studi Kasus : PTPN VIII Afdeling Rancabali III)
Abstrak: Teh merupakan salah satu komoditas perkebunan yang memegang peranan cukup penting dalam perekonomian Indonesia yaitu sebagai sumber pendapatan dan devisa, penyedia lapangan kerja bagi masyarakat, dan pengembangan wilayah. Produsen teh terbesar di Jawa Barat dihasilkan oleh PT. Perkebunan Nusantara VIII (PTPN VIII). PTPN VIII Rancabali Afdeling Rancabali III adalah salah satu unit dari 44 unit PTPN VIII. Tujuan dari penelitian ini adalah : (1) Menganalisis daya saing komoditas teh hitam orthodoks di PTPN VIII Afdeling Rancabali III, (2) Menganalisis dampak kebijakan Pemerintah terhadap daya saing komoditas teh hitam orthodoks di PTPN VIII Afdeling Rancabali III, (3) Menganalisis pengaruh perubahan peningkatan harga jual output, harga pupuk anorganik dan penurunan produksi terhadap daya saing teh hitam orthodoks di PTPN VIII Afdeling Rancabali III. Berdasarkan hasil analisis menunjukkan bahwa usahatani teh hitam orthodoks di PTPN VIII Afdeling Rancabali III memiliki keuntungan privat sebesar Rp469 803 837 per hektar dan keuntungan sosial yaitu sebesar Rp316 555 288 per hektar, artinya usahatani teh hitam orthodoks menguntungkan secara finansial maupun ekonomi. Teh hitam orthodoks di PTPN VIII Afdeling Rancabali III memiliki nilai Privat Cost Ratio (PCR) sebesar 0.67 dan Domestic Resource Cost (DRC) Ratio sebesar 0.74. Hal ini menunjukkan teh hitam orthodoks di PTPN VIII Afdeling Rancabali III memiliki daya saing baik dari keunggulan komparatif maupun kompetitif. Dampak kebijakan Pemerintah terhadap teh hitam orthodoks di PTPN VIII Afdeling Rancabali III secara keseluruhan dapat dilihat dari indikator-indikator dampak kebijakan Pemerintah. Indikator dampak kebijakan Pemerintah terhadap output yaitu nilai Transfer Output (TO) sebesar Rp239 564 941, Koefisien Proteksi Output Nominal (NPCO) sebesar 1.18, Indikator dampak kebijakan Pemerintah untuk input adalah nilai Transfer Input (TI) sebesar Rp27 153 923, nilai Koefisien Proteksi Input Nominal (NPCI) sebesar 1.17, Nilai Transfer Faktor (TF) yaitu Rp59 162 469. Indikator terhadap dampak kebijakan Pemerintah terhadap input-output adalah Transfer Bersih (TB) yaitu Rp153 248 548, Koefisien Proteksi Efektif (EPC) sebesar 1.18, Rasio Subsidi Produsen (SRP) sebesar 0.11 dan nilai Keofisien Keuntungan (PC) sebesar 1.48. Secara umum dapat dikatakan bahwa kebijakan pemerintah yang ada menguntungkan bagi pengembangan dan peningkatan daya saing teh. Berdasarkan hasil analisis sensitivitas menggunakan metode switching value menunjukkan bahwa harga jual output, harga input (pupuk anorganik) dan penurunan jumlah produksi teh hitam orthodoks sensitif mempengaruhi daya saing usahatani teh hitam orthodoks di PTPN VIII Rancabali Afdeling Rancabali III.
Keyword: teh hitam orthodoks, daya saing, policy analysis matriks (PAM)

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