Judul: Analisis Ekuitas Merek dan Implikasinya Terhadap Strategi Pemasaran Produk Obat Anti Nyamuk Bakar
Abstrak: Persaingan bisnis insektisida rumah tangga khususnya obat anti nyamuk bakar, sangat ketat terutama untuk dua merek besar, Tiga Roda dan Baygon. Kedua merek ini saling bergantian memimpin pasar dan strategi marketing yang dijalankan akan sangat berpengaruh terhadap pencapaian pangsa pasar utama. Pada beberapa waktu terakhir, karena adanya fokus internal pasca akuisisi perusahaan MCG oleh PT Reckitt Benckiser, timbul berbagai issue baik di media massa atapun internal di organisasi Reckitt Benckiser. Sedikit kelengahan disini langsung dimanfaatkan piihak kompetitor yang berakibat terjadinya trend penurunan pangsa pasar Tiga Roda. Di sisi lain juga diduga ada kebingungan masyarakat konsumen tentang merek Tiga Roda dikaitkan dengan masalah isu keamanan produk yang diberitakan mass media. Didasarkan pada fenomena di atas, maka penulis menyusun tesis ini dengan fokus rumusan masalah yang dikaitkan dengan elemen-elemen ekuitas merek yakni: kesadaran merek (brand awreness), asosiasi merek (brand association), persepsi kualitas (brand perceived quality) dan loyalitas merek (Brand Loyalty).
Keyword: Obat anti nyamuk bakar, atribut produk, strategi pemasaran, Reckitt Benckiser, Tiga Roda, ekuitas merek, SWOT analisis, perilaku konsumen

Judul: Analisis pengambilan keputusan strategi marketing mix melalui pendekatan proses hierarki analitik (PHA) pada perushaan rokok PT BAT Indonesia Tbk
Abstrak: Di Indonesia, produksi maupun konsumsi rokok putih lebih berkembang dibandingkan dengan rokok kretek. Meningkatnya konsumsi rokok putih ini dikarenakan kesadaran masyarakat untuk mengurangi resiko bahaya yang disebabkan oleh produk rokok, yaitu dengan mengkonsumsi rokok yang berkadar tar dan nikotin yang rendah. Semakin ketatnya persaingan dalam industri rokok, PT BAT Indonesia Tbk dituntut untuk memiliki strategi marketing mix yang paling tepat yang meliputi strategi produk, harga, distribusi dan promosi, untuk unggul dalam persaingan dan juga untuk memperluas pangsa pasarnya. Metode penelitian adalah studi kasus di PT BAT Indonesia Tbk, dengan produk rokok Commodore. Data yang digunakan adalah data primer dan data sekunder. Pemilihan alternatif strategi marketing mix bagi PT BAT Indonesia Tbk dianalisis dengan menggunakan metode PHA. Dilihat dari strategi bauran produknya, produk yang dihasilkan oleh PT BAT Indonesia Tbk adalah rokok putih yang terdiri dari delapan merek dan dikategorikan ke dalam empat kelas, yaitu Lucky Strike, Pall Mall, 555, Benson&Hedges dan Kent yang termasuk ke dalam kelas Premium; Commodore dan Ardath yang termasuk kelas Medium; Escort yang termasuk kelas Ekonomi; dan untuk kelas Lights adalah rokok merek Lucky Strike, Pall Mall, 555, Benson&Hedges, Ardath dan Commodore.
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