Judul: Analisis preferensi konsumen jamu serbuk kemasan di Kota Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Pengetahuan tentang tanaman obat tradisional merupakan warisan budaya bangsa berdasarkan pengetahuan, pengalaman dan ketrampilan secara turun temurun yang diwariskan kepada generasi penerus bangsa. Studi penelitian jamu secara ilmiah dipelopori oleh Rumphius seorang ahli tanaman diakhir tahun 1775 dengan diterbitkannya buku “Herbria Amboinesis”. Penelitian ilmiah tentang jamu juga telah dilakukan oleh Pusat Riset Tanaman Obat di kebun Raya Bogor, dengan menerbitkan buku “Medical book For children and Adults”, yang disusun oleh E. Van Bent. Jamu yang diproduksi oleh pengusaha jamu modern saat ini sudah dapat disejajarkan dengan obat modern dengan uji klinis atau fitofarmaka yang menjamin mutu jamu lebih bagus dan berkhasiat. Hal tersebut membuktikan bahwa jamu meskipun hanya menggunakan bahan alami yang berasal dari tanaman obat tetap memiliki khasiat yang baik untuk penyembuhan penyakit, serta aman dengan efek samping yang minimal dibanding obat farmasi modern.
Keyword: 

Judul: Studi kasus : Kelurahan Babakan, Kecamatan Dramaga, Kabupaten Bogor, Propinsi Jawa Barat
Abstrak: Pengobatan tradisional dengan menggunakan daun dan akar tumbuhtumbuhan terbukti dapat menyembuhkan berbagai penyakit, yang terkadang jika diobati dengan cara modern akan memakan waktu yang relatif lama dan biaya yang besar. Pengobatan tradisional dengan cara tersebut dikenal dengan sebutan jamu. Beberapa kelompok jamu lazim dipakai kaum wanita, yang tidak dapat digantikan oleh obat-obatan modern, jamu mudah diperoleh tanpa resep dokter dan bisa menjadi pengobatan penyakit dalam jangka panjang karena tidak khawatir pada efek sampingan bahan kimia seperti pada obat modern, gangguan kesehatan ringan bisa ditanggulangi secara lebih murah dan nikmat. Selain itu, terdapat gangguan faal tertentu yang hanya bisa disembuhkan dengan jamu. Alasan-alasan tersebut memperlihatkan bahwa jamu tradisional dapat tetap hidup berdampingan menembus pelosok kota dan desa, bersaing dengan obat-obatan modern. Dengan gambaran pendapatan yang relatif kecil, dapat dikatakan bahwa profesi penjual jamu gendong bisa saja punah karena orang akan cenderung mencari pekerjaan lain. Namun, kenyataannya profesi ini tetap hadir di tengah masyarakat yang kian modern. Keberlangsungan profesi penjual jamu gendong sampai saat ini dikarenakan masih adanya permintaan konsumen terhadap produk minuman tradisional, khususnya minuman jamu gendong. Konsumen jamu adalah mereka yang mengkonsumsi jamu, merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi keberadaan industri kecil/penjual jamu. Konsumen akan berusaha untuk mencari dan mengevaluasi produk-produk jamu gendong yang atributnya paling disukai dan menjadi favorit bagi mereka. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji karakteristik konsumen minuman jamu gendong di daerah penelitian, menganalisis faktor-faktor yang menjadi preferensi konsumen dalam pembelian minuman jamu gendong di daerah penelitian, mengkaji kriteria minuman jamu gendong yang ideal menurut konsumen di daerah penelitian, serta merekomendasikan strategi pemasaran ya ng efektif untuk produk minuman jamu gendong berdasarkan studi perilaku konsumen.
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