Judul: Analisis strategi pemasaran kosmetika tradisional : studi kasus di PT. Mustika Ratu Tbk.
Abstrak: Industri kosmetika dalam negeri sudah berkembang sejak lama dan jumlah perusahaan yang bergerak dalam industri ini sudah cukup banyak, sehingga tingkat persaingan pasaran berbagai jenis kosmetika di Indonesia ini tergolong ketat. Pilihan terhadap produk kosmetika ini beragam, karena industri ini menggunakan bahan baku yang beragam. Salah satunya adalah bahan baku yang berasal dari alam yang dikenal sebagai kosmetika tradisional. Industri kosmetika tradisional adalah industri yang mengolah hasil-hasil produk pertanian menjadi produk jadi yang lebih bermanfaat dengan menggunakan bahan baku yang berasal dari alam. Salah satu perusahaan yang dapat digolongkan sebagai penghasil kosmetika tradisional adalah PT. Mustika Ratu Tbk. Perusahaan ini bergerak dalam bidang Industri Pengolahan Hasil Pertanian (IPHP) yang memanfaatkan hasil-hasil dari sektor pertanian sebagai bahan baku produk-produk yang dihasilkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis lingkungan internal dan eksternal yang mempengaruhi penjualan kosmetika tradisional Mustika Ratu, mempelajari bauran pemasaran kosmetika tradisional Mustika Ratu, serta merumuskan beberapa rekomendasi strategi pemasaran bagi pengembangan pemasaran kosmetika tradisional Mustika Ratu. ...
Keyword: 

Judul: Analisis Strategi Portofolio Produk Pt. Mustika Ratu
Abstrak: PT. Mustika Ratu merupakan salah satu pelaku utama dalam industri kosmetika tradisional Indonesia. Perusahaan ini merupakan pelopor dan saat ini menjadi market leader dalam industrinya. Walaupun demikian, untuk menghadapi persaingan, PT. Mustika Ratu sebagai perusahaan multiproduk harus memiliki strategi yang tepat untuk setiap produk, karena setiap produk memiliki karakteristik yang berbeda. Manajemen perusahaan harus mampu melakukan identifikasi produk yang memiliki prospek cerah atau merupakan sumber pemasukan dana bagi perusahaan. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk melakukan identifikasi produk pada perusahaan yang memiliki banyak bisnis atau produk adalah pendekatan portofolio. Hasil yang akan diperoleh dari pendekatan ini adalah strategi portofolio produk. Tujuan Geladikarya ini adalah untuk mengkaji posisi produk kosmetika Seri Mustika Ratu untuk katagori perawatan kulit wajah, perawatan rambut, dan perawatan tubuh dalam matriks portofolio, dan memberikan altematif strategi serta implikasi tindakan yang harus dilakukan sesuai dengan lingkungan eksternal, lingkungan internal, serta posisi masing-masing produk. Geladikarya dilakukan dalam ruang lingkup Manajemen Strategi, khususnya analisis portofolio produk. Metode yang digunakan dalam Geladikarya ini adalah pendekatan Matriks General Elektrik. Pengumpulan data dilakukan melalui studi pustaka, wawancara langsung, dan pengisian kuisioner oleh pihak manajemen perusahaan. Pihak manajemen yang menjadi responden dalam Geladikarya berasal dari level manajemen menengah ke atas, yaitu GM Sales and Distribution, GM Export, Group Product Manager Export, Production Manager, Riset and Development Manager, dan 2 orang Product Group Manager, Berdasarkan portofolio produk ancangan GE Matriks, produk perawatan kulit wajah memiliki kriteria daya tarik industri tinggi dan kekuatan bisnis tinggi. Produk ini menempati posisi Investasi dan Tumbuh. Posisi tersebut merupakan posisi puncak yang menggambarkan keberhasilan perusahaan dalam menangani produk perawatan kulit wajah. Strategi yang diusulkan untuk produk perawatan kulit wajah adalah strategi mempertahankan posisi sebagai pemimpin pasar, melakukan strategi intensive melalui penetrasi pasar (market penetration), pengembangan pasar (market development), dan pengembangan produk (product development), serta melakukan strategi integrative melalui backward integration dan forward integration...dst.
Keyword: Manajemen Strategi, Matriks General Elektrik, Kosmetik, PT. Mustika Ratu

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