Judul: Analisis Strategi Promosi Produk Mahkota Dewa Di Pt. Mahkotadewa Indonesia, Jakarta
Abstrak: Seiring dengan perkembangan trend back to nature yang kini merebak di dunia, akhir-akhir ini pengobatan alternatif yang mempergunakan ramuan tradisional merupakan salah satu tren pengobatan. Masyarakat di Indonesia yang umumnya tidak berbeda dengan keadaan di mancanegara, dengan beragam latar belakang budaya etniknya masing-masing, lazim menggunakan obat tradisional atau yang disebut jamu, dengan memanfaatkan kekayaan alam Indonesia. Salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang industri obatobatan tradisional adalah PT. Mahkotadewa Indonesia (MDI). PT. MDI mengolah tanaman mahkota dewa menjadi obat-obatan tradisional yang berguna bagi kesehatan masyarakat. PT. MDI merupakan perusahaan pertama yang mengolah buah mahkota dewa menjadi suatu produk kesehatan tradisional dengan merek “Mahkota Dewa” dan logonya Ny. Ning Harmanto. Walaupun demikian, masyarakat Indonesia masih belum mengetahui jenis produk mahkota dewa yang dihasilkan oleh PT. MDI. Salah usaha agar produk dapat dikenal oleh konsumen ditempuh melalui strategi pemasaran yaitu strategi promosi. Dengan demikian, PT. MDI perlu menyusun suatu strategi promosi yang tepat agar produk-produknya dapat dikenal oleh konsumen dan menghadapi pesaingpesaing lama dan baru di dalam industri obat-obatan tradisional. Penelitian dilaksanakan di PT. Mahkotadewa Indonesia (MDI) yang berlokasi di Gaharu Blok AA-1, Nyiur Melambai II, Rawa Badak Utara, Jakarta Utara. Penentuan perusahaan dilakukan secara sengaja (purposive), dengan pertimbangan perusahaan tersebut merupakan perusahaan yang pertama mengolah produk mahkota dewa di Indonesia. Waktu penelitian di lapang dilaksanakan pada bulan Maret sampai Juli 2005. Data primer yang diperoleh penulis berasal dari pengamatan (observasi) dan wawancara langsung di lapangan dengan pihak-pihak perusahaan, staf dan mitra usaha PT. MDI. Pihak yang diwawancara melalui daftar pertanyaan (kuesioner) berjumlah empat orang antara lain Divisi pemasaran yaitu Publikasi dan Pemasaran, Manajer produksi, dan Manajer Business and Development . Data sekunder berasal dari data yang dimiliki oleh PT. MDI, selain itu juga diperoleh melalui buku, surat kabar, majalah, internet dan instansi-instansi yang terkait, antara lain: Badan Pusat Statistik (BPS), Deptan, Deperindag, LSI IPB, dan literatur-literatur yang relevan dengan penelitian. Wawancara kuesioner kepada responden dilakukan dalam 2 tahap yaitu kuesioner 1 (satu) untuk identifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi penyusunan strategi promosi dan kuesioner 2 (dua) untuk analisa pemilihan strategi promosi yang tepat bagi perusahaan. Data yang diperoleh melalui kuesioner akan diproses dengan menggunakan program komputer “Expert Choice 2000 version 10,1”. PT. MDI telah melakukan strategi bauran promosi. Bentuk periklanan yang telah dilakukan oleh PT. MDI antara lain: Iklan cetak dan penyiaran, pengemasan luar, brosur dan buku kecil, selebaran, spanduk, majalah dan papan reklame. Promosi penjualan yang telah dilakukan adalah pemberiancontoh produk, pekan raya dan pameran dagang, peragaan, kupon, rabat, hiburan dan layanan konsultasi gratis. Pemasaran langsung yang telah dilakukan antara lain katalog, dan email. Humas dan Publisitas yang telah dilakukan perusahaan antara lain: seminar, siaran pers, ceramah, sumbangan amal, menjadi sponsor, ciri khas perusahaan (warna dan logo). Penjualan secara pribadi yang telah dilakukan PT.MDI antara lain pemberian sampel dan mengikuti pekan raya atau Pameran Dagang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tujuan utama yang ingin dicapai oleh perusahaan dalam melakukan kegiatan promosi adalah menciptakan kesadaran merek dengan bobot 0,315. Kemudian tujuan kegiatan promosi selanjutnya yang ingin dicapai oleh PT. MDI adalah menginformasikan dan mengingatkan keberadaan produk (0,225), meningkatkan penjualan (0,208), memperluas pangsa pasar (0,180) dan menghadapi
Keyword: 

Judul: Analisis Bauran Pemasaran Produk Mahkota Dewa PT. Mahkotadewa Indonesia
Abstrak: PT. Mahkotadewa Indonesia merupakan perintis perusahaan yang mengolah tanaman mahkota dewa menjadi produk – produk yang dapat dikonsumsi untuk kesehatan. Namun, didalam memasarkan produk – produknya, perusahaan ini masih menemui sejumlah masalah seperti penjualan yang fluktuatif, keterbatasan sumber daya, serta persaingan di industri biofarmaka. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang strategi pemasaran yang sesuai melalui konsep pemasaran 4P yang melibatkan beberapa pihak dari internal perusahaan dan dari luar perusahaan. Metode Proses Hirarki Analitik (PHA) digunakan untuk memilih prioritas pada atribut bauran pemasaran. Hasil analisis PHA menunjukkan bahwa hasil prioritas atribut bauran pemasaran adalah meningkatkan pelayan konsumen, media massa, menambah mitra penjualan, dan harga sama dengan pesaing.
Keyword: Analytical Hierarchy Process (AHP), Crown of God (Mahkota Dewa), Marketing mix strategy

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