Judul: Evaluasi Stabilitas dan Emotional Sensory Mapping Produk Teh dalam Kemasan PET.
Abstrak: Teh merupakan minuman yang populer dengan daya konsumsi yang tinggi. Peningkatan tren teh salah satunya disebabkan variasi penyajian dalam kemasan PET. Tingkat penetrasi pasar dan peluang bisnis yang tinggi telah mendorong banyak perusahaan untuk memproduksi teh dalam kemasan PET. Salah satu permasalahan yang dihadapi produsen adalah penurunan pH dan polifenol akibat suhu dan cahaya selama penyimpanan. Penurunan polifenol sampai di bawah standar mutu yang ada menyebabkan produk tidak dapat dipasarkan. Pemilihan konsumen terhadap suatu produk teh ditentukan oleh emosi yang dirasakan konsumen ketika mencicipi suatu produk tertentu. Salah satu faktor yang membentuk emosi adalah profil sensori yang terdapat pada suatu produk teh. Pemetaan profil sensori dan emosi dilakukan dengan metode CATA menggunakan panel konsumen dan perangkat lunak XLSTAT. Data yang dihasilkan disajikan dalam bentuk biplot antara profil sensori dan emosi untuk melihat kesukaan konsumen terhadap suatu produk teh.
Keyword: Teh, polifenol, pH, profil sensori, profil emosi, CATA

Judul: Analisis Atribut Mutu Produk Minuman Kemasan dan Teh Siap Minum Menggunakan Klasifikasi Caswell
Abstrak: Pola hidup yang berubah menjadi dinamis dan praktis mendorong meningkatnya produksi minuman dalam kemasan. Teh siap minum adalah salah satu jenis minuman kemasan yang berkembang pesat tiap tahun. Klasifikasi Caswell mengelompokkan atribut mutu menjadi atribut mutu intrinsik dan ekstrinsik. Variasi kemasan pada teh siap minum yaitu kemasan botol, kotak, cup, dan pouch. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui atribut mutu intrinsik dan ekstrinsik yang dominan pada produk minuman kemasan dan teh siap minum berdasarkan Klasifikasi Caswell dan mengetahui peran faktor ekonomi dan sosiodemografi yang menjadi pendorong konsumen dalam penentuan preferensi dalam memilih produk minuman kemasan dan teh siap minum. Data hasil angket dianalisis menggunakan metode analisis deskriptif, analisis crosstab, analisis faktor, uji Kruskal-Wallis, dan uji multiple Dunn. Jenis penelitian ini adalah non probability sampling. Populasi yang menjadi acuan adalah masyarakat Indonesia yang menggunakan internet pada tahun 2018 yaitu sebanyak 171 Juta jiwa. Atribut mutu yang menjadi pertimbangan utama responden dalam memilih produk pangan kemasan adalah sensori, sertifikasi, dan harga. Hasil analisis faktor terbentuk kelompok baru yaitu intrinsik credence, faktor ekstrinsik, dan ketiga yaitu faktor intrinsik search. Teh dengan kemasan botol memiliki nilai mutu yang lebih tinggi daripada jenis teh siap minum dimana dominasi mutu pada atribut gizi, sensori, harga, iklan, nilai, kemasan, merek, dan distribusi. Sementara itu, teh siap minum kemasan kotak memiliki dominasi mutu pada atribut keamanan.
Keyword: xAtribut Mutu, Klasifikasi Caswell, Minuman Kemasan, Teh Siap Minum

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