Judul: Emotional Sensory Mapping Kopi Susu Kekinian Di PT Mane Indonesia
Abstrak: Konsumsi kopi didorong oleh motivasi yang berbeda seperti kenikmatan sensorik yang diberikan oleh rasa kopi dan stimulasi psikofisik yang disebabkan oleh kafein. Dewasa ini, banyak bermunculan coffee shop yang menjual produk kopi susu yang disajikan dengan es dalam kemasan siap minum dengan harga yang relatif terjangkau bagi semua kalangan masyarakat. Kopi Kekinian adalah signature/speciality coffee yang dicampur dengan susu segar serta bahan lainnya seperti gula aren atau gula kelapa, lalu disajikan secara dingin dengan es batu. Mengkonsumsi makanan atau minuman tertentu ternyata dapat menghasilkan emosi, baik positif maupun negatif. Emosi khas yang terkait dengan suatu produk menjadi semakin penting untuk keunggulan diferensial, terutama ketika produk dalam kategori yang sama berhubungan dengan kualitas, harga, dan daya jual produk tersebut. Beberapa metode sudah ditemukan untuk mengukur emosi positif yang berkaitan dengan makanan atau minuman, seperti check all that apply (CATA) dan rating scales. Penelitian ini bertujuan mendapatkan informasi mengenai emotional sensory mapping dari sampel kopi susu kekinian sehingga menghasilkan profil emosi dari sampel tersebut. Penelitian ini dilaksanakan dalam 3 tahapan, yaitu focus group discussion (FGD), pengujian emotional sensory mapping dengan metode CATA dan korelasi brand dengan produk, dan analisis dengan perangkat lunak XLSTAT. Enam jenis es kopi susu yang menjadi sampel antara lain Si Eko Warunk Upnormal, Kopi Lain Hati, Kopi Janji Jiwa, Kopi Kenangan, Kopi Soe dan Kopi Kulo. Produk yang paling disukai menurut panelis adalah Kopi Kenangan dengan atribut sensori milky, caramel, dan sweet, atribut emosi fun, energetic, dan comfortable, atribut needstate energy, fun, dan refreshment, atribut musik pop, jazz dan happy, atribut tekstur velvet, wool, dan wood, serta atribut warna orange.
Keyword: brand, CATA, emosi, es kopi susu, kopi susu kekinian

Judul: Evaluasi Profil Sensori Produk Kopi Instan 3 In 1 dengan Metode Emotional Sensory Mapping, Flash Profile, dan CATA (Check-All-That- Apply)
Abstrak: Kopi merupakan salah satu minuman yang paling dikenal di dunia selain teh dan coklat. Di Indonesia, konsumsi kopi dalam 4 tahun terakhir terus meningkat sebesar 36 % dari tahun 2010-2014 dengan jumlah konsumsi 1.03 kg/kapita/tahun pada tahun 2014. Emosi merupakan salah satu kunci yang menentukan pemilihan konsumen terhadap suatu produk. Emosi positif mampu memberikan nilai lebih terhadap suatu produk dan sebaliknya emosi negatif dapat mengurangi nilai suatu produk. Uji deskripsi digunakan untuk mengidentifikasi karakteristik sensori yang penting pada suatu produk dan memberikan informasi tentang intensitas karakteristik tersebut. Metode uji deskriptif yang dapat digunakan tanpa panelis terlatih antara lain berupa Metode Flash Profile dan CATA (Check-All-That-Apply). Penelitian ini dilakukan dalam tiga tahapan, yaitu focus group discussion (FGD), pengujian tiga metode berupa Emotional Sensory Mapping, Flash Profile, dan CATA, dan analisis data dengan perangkat lunak XLSTAT. Tiga sampel kopi instan 3 in 1 yaitu good day moccacino, luwak white koffie original, dan nescafe 3 in 1 original memiliki atribut sensori yang sama pada metode flash profile dan CATA. Produk yang paling disukai dan mendekati kopi ideal menurut panelis adalah Top White Coffee dengan atribut sensori berupa rasa asam, aroma roasted, aftertaste asam, dan mouthfeel viscosity serta menghasilkan atribut emosi puas.
Keyword: CATA, emosi, flash profile, kopi

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