Judul: Sikap Konsumen Terhadap Kopi Bubuk Instan Top Kopi di Wilayah Kota Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Top Kopi is a new coffee brand that started to be produced in 2012. The aim of this research is to identify characteristics and patterns of consumption Top Kopi and Kapal Api and to analyze consumer attitudes toward attributes,. This method used in this research is Descriptive Analysis, Fishbein, and Mann-Whitney U Test The Characteristics consumers Top Kopi are < 20 years, Sundanese, SMA/SMK, unmarried, and student/ undergraduate, consumers Kapal Api are 21-30 years, Sundanese, SMA/SMK, and employees. The consumption patterns of consumers, consuming instant coffee ≥ 5 times a week, bought from shops, coffee consumption considerations attributes of taste, motivation to buy is freshness, own decisions to consume coffee, while Kapal Api from television advertising, and influential in buying second header instant consumer groups derived from the decision itself. Both group consumers of Kapal Api and Top Kopi have neutral attitude and did not show differences.
Keyword: 

Judul: Analisis sikap konsumen terhadap kopi instan kopiko Brown Coffee di kota Depok
Abstrak: Pertumbuhan kopi olahan di Indonesia secara keseluruhan selama setengah dasawarsa terakhir mengalami peningkatan, dengan rata-rata pertumbuhan lebih kurang 5,12 persen (Indokomersial dan BPS, 2008). PT Torabika Eka Semesta merupakan salah satu perusahaan dalam industri kopi yang memproduksi kopi instan dengan merek Kopiko Brown Coffee yang berperan sebagai pengikut pasar. Perusahaan perlu meningkatkan pangsa pasar untuk meningkatkan laba. Perlu diketahui apakah produk kopi Kopiko Brown Coffee dapat diterima oleh konsumen. Tujuan Penelitian Berdasarkan perumusan masalah yang telah dikemukakan di atas maka tujuan dari penelitian ini adalah Membandingkan sikap konsumen terhadap kopi instan Kopiko Brown Coffee di dua tempat yang berbeda. Penelitian sikap konsumen terhadap kopi instan Kopiko Brown Coffee ini dilakukan di Wilayah Depok. Pemilihan dilakukan secara sengaja (Purposive) dengan pertimbangan Depok merupakan wilayah yang mempunyai jumlah penduduk yang bekerja terbanyak di Provinsi Jawa Barat yaitu 2.689.815 orang (Badan Pusat Statistik Propinsi Jawa Barat, 2005). Wilayah Depok merupakan wilayah yang mempunyai potensi pasar yang besar bagi pemasaran produk-produk barang dan jasa, terutama industri makanan dan minuman (diantaranya kopi instan). Sebanyak 50 persen konsumen Kopiko Brown Coffee di kota Depok berada pada selang usia 15 hingga 25 tahun dan 26 hingga 36 tahun. Jumlah konsumen kopi Kopiko instan Brown Coffee berjenis kelamin laki-laki sebanyak 42 orang atau 70 persen. Konsumen instan Kopiko Brown Coffee 19 orang memiliki tingkat pendidikan terakhir sarjana atau 31,67 persen dan diploma 17 orang atau 28,33 persen. Status pekerjaan sebagai mahasiswa sebanyak 36 orang atau 60 persen dan karyawan sebanyak 10 orang atau 16,67 persen. Tingkat pendapatan yang diperoleh sebanyak 32 orang atau 53,33 persen konsumen umumnya < Rp. 1.000.000,- dan Rp.1.000.000,- - Rp.2.000.000,- sebanyak 12 orang atau 20 persen. Sebanyak 33,55 persen konsumen memiliki status menikah. Hal ini menggambarkan kondisi sosial, pendidikan, dan kondisi ekonomi konsumen instan Kopiko Brown Coffee kota Depok.Tahap keputusan pembelian yang dilalui oleh konsumen Kopiko Brown Coffee berada dari pengenalan kebutuhan, motivasi utama konsumen membeli kopi instan Kopiko Brown Coffee. Dalam pencarian informasi, 30 persen konsumen mendapatkan informasi dari media cetak dan sumber informasi lain adalah manfaat yang diperoleh sebanyak 33,33 persen. Pada tahap evaluasi alternatif, 13,33 persen konsumen menyatakan atribut manfaat kopi instan merupakan pertimbangan awal pada proses pembelian. Tempat pembelian kopi instan adalah toko terdekat 33,38 persen yang tersedia di pusat perbelanjaan. Pembelian kopi instan umumnya dilakukan terencana sebanyak 25 orang atau 41,67 persen. Keluarga cukup mempengaruhi keputusan pembelian konsumen terhadap kopi instan Kopiko Brown Coffee sebanyak 17 orang atau 28,33 persen. Konsumen rata-rata mengeluarkan biaya pembelian kopi instan antara Rp.10.001- Rp 30.000 sebanyak 41,67 persen. Sebanyak 85 persen konsumen akan tetap membeli meskipun harga kopi naik sehingga mereka dikatakan loyal. Dari hasil analisis sikap konsumen terhadap kopi instan, dapat diketahui atribut yang paling diinginkan atau paling penting adalah kejelasan informasi kualitas. Atribut berikutnya yang diingingkan adalah memiliki manfaat kandungan gizi yang lengkap, rasa yang enak, harga yang terjangkau, aroma yang tidak bau, halal, kemasan baik, merek, ketersediaan produk dan promosi yang baik. Skor sikap fishbein terhadap kopi instan Kopiko Brown Coffee bernilai baik artinya konsumen memiliki sikap mendukung terhadap produk tersebut. Skor sikap (Ao) yang diperoleh di Pujasari Depok lebih tinggi dibandingkan
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