Judul: Studi pemasaran Ikan Bandeng (Chanos Cchanos Forsk) dari Desa Tambaksari, Kabupaten Karawang Ke DKI Jakarta
Abstrak: Ikan Bandeng (Chanos chanos Forsk) merupakan produksi utama dari tambak tumpangsari di Desa Tambaksari, Kabupaten Karawang. Sebagai ikan yang tergolong ekonomis penting, ikan bandeng tersebut disalurkan oleh lembaga. pemasaran yang ada ke daerah konsumen di DKI Jakarta. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengetahui gambaran umum pemasaran ikan bandeng dari Desa Tambaksari, Kabupaten Karawang ke DKI Jakarta yang meliputi saluran pemasaran, fungsi-fungsi pemasaran yang dilakukan oleh lembaga pemasaran yang terlibat dan permasalahan yang ada dalam kegiatan pemasaran tersebut, (2) mempelajari penyebaran margin pemasaran diantara lembaga pemasaran dan mengetahui besarnya farmers' share, (3) mengetahui hubungan antara farmers' share dengan total biaya pemasaran dan total keuntungan pemasaran.
Keyword: ikan bandeng

Judul: Analisis tataniaga ikan bandeng [Chanos chanos , de Forskal] Kasus di Desa Muara Baru Kecamatan Cilamaya Wetan Kabupaten Karawang, Jawa Barat
Abstrak: Perikanan dan Kelautan merupakan salah satu sektor ekonorni yang sangat penting kedudukannya di Indonesia disamping kondisi pertanian. Sektor perikanan bersama dengan pertanian, kehutanan, dan petemakan menyumbang 1539 persen dari total PDB pada tahun 2006. Salah satu sektor perikanan yang sangat menunjang pembangunan adalah perikanan budidaya. dirnana sektor perikanan burlidaya yang paling menonjol adalah perikanan tarnbak. Jenis ikan yang umumnya di'budidayakan adalah ikan bandeng. Sebagai komoditas unggulan ditarnbak. bandeng memiliki keunggulan di bandingkan dengan komoditas perikanan lainnya Dean bandeng menipakan komoditas unggulan yang mempunyai nilai ekonomis yang tinggi. Salah satu daerah pengbasil ikan bandeng terbesar di Indonesia adalah daerah Jawa Barat tepatnya di Desa Muara . Baro. Kecamatan Cilamaya Wet.an. Kabupaten K.arawang. Pada usabatrni ikan bandeng di Desa Muara Baru ketika telah diproduksi memertukan suatu penanganan serta pemasaran yang cepat. HaJ ini dikarenakan apabila penanganan ilcan bandeng ticlak dilakukan sesegera mungkin, maka akan menunmkan k:ualitas dari produk itu sendiri, sehingga diperlukan lembaga­ lembaga tatmiaga yang berfun_gg menyampaikan basil produk dari petambak ke konswnen akhir melalui suatu sistem yaitu sistem tatmiaga. Dian1ara lembaga tat:ani,aga pada sistem tatmiaga tersebut terdapat pc:rl,enaan barga yang cukup besar ditingkat petambak dengan harga ditingkat pooagang pengeccr, posisi petambak sebagai produsen adalah yang paling rendah karena perannya hanj9 sebagai penghasil Posisi petambak yang rendah menyeba.bkan pedagang pengumpul sebagai lembagB tatmiaga c;angat besar pengaruhnya di desa Muara Baro. Pooagang pengumpul menentulcan barga jual ikan bandeng yang diproduksi. Ternatasnya modal clan informasi mengenai harga pasar menyeba.bkan petambak tidak memiliki kemampuan dalain memasarlcan sendiri produk yang dihasilk.an. Posisi tersebut mengakibatkan peran pengumpul lebib meoonjol dil>andingkan petambak.
Keyword: Milkfish, Farmaers share

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