Judul: Prospek Pengembangan Usaha Budidaya Ikan Mas Dalam Jaring Apung di Danau Toba, Desa Pasar Pangururan, Kabupaten Toba Samosir
Abstrak: Sektor perikanan di daerah Toba Samosir merupakan salah salah sektor ekonomi potensial dan dapat memberikan peranan terhadap penyerapan tenaga kelja, pendapatan daerah dan pendapatan nelayan,··Namun dengan penangkapan saja akan sulit untuk menambah penghasilan para nelayan. Menurut Dinas Pelikan an Toba Samosir (2000), sejak tahun 1985 sebagian nelayan di Danau Toba mulai beralih pada pelikanan budidaya ikan Mas dengan jaring apung sistelll kararamba/kurungan.
Keyword: 

Judul: Prospek Pengembangan Usaha Budidaya Ikan Mas pada Kolam Air Deras di PT MINA PELITA, Kabupaten Bogor, Propinsi Jawa Barat.
Abstrak: Ikan Mas merupakan salah satu jenis ikan yang mempunyai nilai ekonomis yang cukup tinggi, memiliki kandungan protein yang banyak dan juga harganya murah. Budidaya Ikan Mas pada kolam air deras merupakan usaha pemeliharaan ikan yang menggunakan lahan terbatas, padat penebaran ikan yang tinggi, keharusan memberikan pakan buatan dan diusahakan pada tempat yang kaya air. Pembesaran Ikan Mas pada kolam air deras adalah salah satu bentuk budidaya Ikan Mas yang menguntungkan bagi para petani ikan sehingga diperlukan penelitian untuk mengetahui prospek pengembangan usaha budidaya ikan mas pada kolam air deras. Usaha budidaya Ikan Mas di PT MINA PELITA berusaha mengoptimalkan usahanya karena adanya penambahan investasi dengan penembahan kolam, diharapkan dengan penambahan kolam air deras ini akan menghasilkan keuntungan seperti yang diharapkan perusahaan. Kegiatan usaha budidaya Ikan Mas pada kolam air deras yang dilakukan oleh PT MINA PELITA meliputi aspek teknis yang terdiri dari tempat dan alat-alat produksi yang diperlukan dalam proses produksi, usaha'pembesaran, penentuan dan penggunaan benih, pakan, obat-obatan dan tahap-tahap produksi yang terdiri dari persiapan, pemeliharaan dan pemanenan. Permasalahan teknis yang dihadapi di PT MINA PELITA adalah penyediaan benih, manajemen produksi, manajemen keuangan yang masih bersifat tradisional dan struktur organisasi yang masih sangat sederhana. Dari hasil analisis usaha yang dilakukan, usaha pembesam di PT MINA PELITA usaha tersebut mengntungkan.Dari hasil analisis fmansial yang dilakukan dapat diketahui bahwa usaha budidaya di perusahaan tersebut menguntungkan dan layak diusahakan dikarenakan nilai NPV, Net B/C dan IRR memenuhi kriteria investasi. Analisis sensitivitas yang dilakukan terhadap kenaikan harga benih sebesar 6,85 %masih menguntungkan, kenaikan harga pakan sefiesar n;r% maslli--------~ menguntungkan dan Penurunan harga jual sebesar 5,35 % usaha tersebut sudah tidak layak .Prospek pengembangan di perusahaan tersebut sangat baik dilihat dari aspek lingkungan, aspek teknis dan aspek pemasarannya.
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