Judul: Persepsi Konsumen dalam Keputusan Pembelian Produk Minuman Teh Kemasan Siap Minum di Kabupaten Tegal
Abstrak: Moci merupakan tradisi minum teh seduh yang terkenal di Tegal. Kebiasaan moci mulai tergeser dengan banyaknya minuman teh kemasan siap minum yang lebih praktis. Minuman teh kemasan siap minum memiliki beragam atribut yang dapat mempengaruhi persepsi konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi bentuk minuman teh yang lebih sering dikonsumsi oleh masyarakat Kabupaten Tegal, mengidentifikasi atribut minuman teh kemasan yang menjadi perhatian utama, dianggap penting, serta berpengaruh dalam keputusan pembelian. Metode yang digunakan adalah metode survei dengan purposive sampling. Data dianalisis dengan uji deskriptif dan chi square. Hasil penelitian menunjukkan masyarakat Kabupaten Tegal lebih sering mengonsumsi teh seduh (61,33%) dibandingkan teh kemasan (38,67%). Atribut minuman teh kemasan yang menjadi perhatian utama adalah rasa dan aroma (38,67%), kehalalan (29,33%), dan tanggal kadaluwarsa (13,33%). Atribut minuman teh kemasan yang dianggap sangat penting adalah kehalalan (92,67%), tanggal kadaluwarsa (82,00%), serta rasa dan aroma (61,33%). Atribut minuman teh kemasan yang berpengaruh terhadap keputusan pembelian adalah rasa dan aroma (98,67%), tanggal kadaluarsa (98,00%), dan kehalalan (96,67%). Jenis minuman teh kemasan yang lebih disukai konsumen adalah teh melati dengan flavour melati, berkemasan botol plastik, dan merek ABC.
Keyword: attributes, consumer, moci, survey, Tegal

Judul: Perilaku Gizi Konsumen Minuman Teh Kemasan.
Abstrak: Produk minuman teh kemasan merupakan jenis minuman manis yang semakin berkembang dalam segi pertumbuhan produk dan konsumsi. Pengetahuan gizi akan mempengaruhi sikap dan perilakunya dalam memilih makanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik produk dan nilai gizi, pengetahuan produk dan gizi, sikap gizi dan sikap konsumen, serta praktik konsumsi minuman teh kemasan. Penelitian ini menggunakan desain cross sectional study dengan memberikan kuesioner pada konsumen minuman teh kemasan dan observasi langsung pada produk minuman teh kemasan. Responden dipilih menggunakan metode purposive sampling. Responden penelitian berjumlah 101 orang dengan kriteria inklusi pernah atau sering mengonsumsi minuman teh kemasan produk S dan F. Rata-rata kandungan energi S 40 Kcal/100mL dan F 35 Kcal/100 mL. Sebagian besar responden memiliki pengetahuan gizi kurang (47.5%) dan sikap gizi yang baik (63.4%). Pengetahuan produk mengenai S lebih baik dibandingkan F. Sikap konsumen terhadap produk S dan F termasuk kategori baik. Terdapat hubungan yang cukup signifikan dan searah antara pengetahuan gizi dan sikap gizi (P<0.05;r=0.295). Terdapat hubungan yang signifikan antara jenis kelamin dengan frekuensi konsumsi minuman teh kemasan, kopi, dan minuman berkarbonasi (P<0.05). Frekuensi konsumsi laki-laki cenderung lebih sering dibandingkan perempuan.
Keyword: minuman teh kemasan, pengetahuan gizi, praktik konsumsi, sikap gizi

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