Judul: Analisis Sikap dan Kepuasan Konsumen Teh Hijau Siap Minum Merek Nu Green Tea Di Kota Jakarta
Abstrak: Teh merupakan salah satu komoditi perkebunan yang telah dikembangkan di Indonesia sejak tahun 1800-an. Komoditi teh memiliki peran yang cukup penting dalam meningkatkan perekonomian nasional Indonesia, yaitu sebagai penghasil devisa dan menyerap tenaga kerja Hasil survei yang dilakukan oleh AC Nielsen, MARS dan SWA sejak tahun 1999 hingga 2004 menunjukkan tingkat penetrasi pasar komoditi teh mencapai 95 persen. Informasi tersebut menunjukan bahwa minuman teh telah dikonsumsi oleh setiap masyarakat Indonesia. Produk teh siap minum dalam kemasan yang baru beberapa tahun ini mulai diproduksi oleh produsen teh siap minum adalah teh hijau (green tea) dalam kemasan. Teh hijau dipilih karena dalam beberapa tahun terakhir teh hijau sedang populer karena khasiatnya bagi kesehatan sehingga banyak konsumen yang mengkonsumsi teh hijau. Perusahaan tertarik untuk memproduksi teh hijau siap minum mengingat makin banyaknya masyarakat yang sadar pentingnya kesehatan dan hal tersebut merupakan peluang yang ingin dimanfaatkan oleh para produsen minuman. Banyaknya pesaing yang masuk ke dalam pasar teh hijau siap minum membuat supply teh hijau meningkat. AC Nielsen Indonesia mencatat sejak September 2005-September 2006 pasar teh hijau siap minum tumbuh 1,017 persen. Tujuan utama dalam penelitian ini adalah analisis sikap dan kepuasan konsumen teh hijau siap minum merek Nu Green Tea. Secara lebih khusus penelitian ini bertujuan untuk: (1) Mengkaji karakteristik konsumen teh hijau siap minum merek Nu Green TeaOriginal di Kota Jakarta, (2) Mengkaji proses keputusan pembelian konsumen teh hijau siap minum merek Nu Green Tea Original di Kota Jakarta (3) Mengkaji sikap konsumen terhadap produk teh hijau siap minum merek Nu Green Tea Original dibandingkan dengan merek teh hijau yang lain di Kota Jakarta, (3) Mengkaji kinerja atribut produk teh hijau siap minum merek Nu Green Tea Original di Kota Jakarta. Penelitian ini dilakukan di Kota Jakarta. Pemilihan tempat dilakukan secara sengaja (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota Jakarta merupakan salah satu Kota besar yang memiliki konsumen yang sesuai dengan sasaran Nu Green Tea yaitu konsumen yang memiliki gaya hidup yang modern, dinamis, trendy dan sangat memperhatikan kesehatan serta penampilan. Pengumpulan data dilakukan pada bulan September-Oktober 2008. Data yang dikumpulkan berupa data kualitatif dan kuantitatif yang terdiri dari data primer dan sekunder. Pengumpulan data primer dilakukan dengan mengisi kuisioner yang sudah disediakan. Pengisian kuisioner dilakukan dengan wawancara secara langsung dengan responden. Data sekunder adalah data yang diperoleh melalui data yang telah diteliti dan dikumpulkan oleh pihak lain yang berkaitan dengan masalah penelitian. Karakteristik konsumen teh hijau siap minum merek Nu Green Tea sebagian besar berusia antara19-29 tahun sebesar 81 persen. Dari 100 responden yang diambil sebesar 59 persen berjenis kelamin perempuan dengan tingkat pendidikan terakhir SMU sebesar 42 persen. Responden yang paling dominan berprofesi sebagai pelajar/mahasiswa sebesar 68 persen dengan pendapatan antara Rp 500.000-Rp 1.000.000 sebesar 40 persen serta 84 persen responden berstatus belum menikah. Pada tahap pengenalan kebutuhan, sebagian besar responden mengkonsumsi teh hijau siap minum karena rasanya yang enak. Pada tahap pencarian informasi, merek teh hijau siap minum yang paling banyak diketahui oleh responden adalah Nu Green Tea dan sumber informasi mengenai teh hijau siap minum banyak diperoleh melalui media televisi. Pada tahap evaluasi alternatif, atribut yang paling banyak dipertimbangkan adalah atribut rasa.
Keyword: 

Judul: Faktor-faktor yang mempengaruhi Perilaku Konsumen dalam Keputusan Pembelian Nu Green Tea Original
Abstrak: Nu Green Tea merupakan pelopor minuman teh hijau siap minum dalam kemasan. Sejak Nu Green Tea memasuki pasar tahun 2005 hingga kini produk Nu Green Tea mampu menguasai pangsa pasar sebesar 50 persen melebihi para pesaingnya. Namun bagi perusahaan Nu Green Tea tetap harus mempertahankan dan meningkatkan pangsa pasarnya. Oleh karena itu, perlu untuk memengidentifikasi karakteristik konsumen yang melakukan pembelian Nu Green Tea, mengidentifikasi proses pengambilan keputusan pembelian konsumen Nu Green Tea, dan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi pengambilan keputusan konsumen dalam pembelian Nu Green Tea. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif. Karakteristik konsumen yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari usia, jenis kelamin, status pernikahan, pendidikan terakhir, pekerjaan, dan pendapatan per bulan. Berdasarkan hasil penelitian terdapat tiga faktor yang mempengaruhi pengambilan keputusan konsumen dalam pembelian Nu Green Tea, yaitu 1) faktor lingkungan terdiri dari: kondisi cuaca yang panas, kepraktisan, kemudahan memperoleh produk, dan pengalaman pribadi, 2) faktor perbedaan individu terdiri dari: pengetahuan mengenai atribut produk, dan pendapatan, 3) faktor psikologis terdiri dari: kepopuleran merek dan promosi/ iklan.
Keyword: keputusan pembelian, Nu Green Tea

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