Judul: Audir pemasaran formula pestisida alami neemba oil pada PT. Intaran Indonesia tahun 2004
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk memeriksa atau melakukan audit terhadap hai- hal yang perlu diketahui diatas, lewat dua model audit pemasaran. Model pertama Competitive audit berdasarkan kerangka kerja The Strategic Marketing Plus 2000, yang terdiri dari dua instrumen. Instrumen pertama Competitive Setting Profile (CSP) akan menjawab pertanyaan pertama, dan pertanyaan kedua diaudit dengan instrumen Company Alignment Profile (CAP). Untuk pertanyaan ketiga, akan diaudit dengan instrument Marketing Effectiveness Review (MER), dari model Strategic Control. Hasil audit ini diharapkan dapat memberikan gambaran dan rekomendasi bagi pihak perusahaan sehingga dapat merumuskan strategi-strategi pemasaran yang jitu dan efektif
Keyword: 

Judul: Audit Pemasaran Formula Pestisida Alami Neemba Oil Pada PT. Intaran Indonesia Tahun 2004
Abstrak: Budaya pemakaian pestisida sebagai alternatif penanggulangan harna penyakit tanaman di Indonesia telah dirnulai sejak awal program intensifikasi, yaitu tahun 1970-1980. Pada tahun 1984, 20% dari produksi pestisida dunia diserap Indonesia. Dalam periode 1982-1987 pemakaian pestisida di Indonesia meningkat 236 % dibanding periode sebelumnya. Khusus insektisida peningkatannya mencapai 710%. Hingga saat ini ketergantungan pengusaha tani akan pestisida masih sangat tinggi. Perkembangan industri pestisida terns mengalami peningkatan. Komisi Pestisida mencatat pada tahun 2003 terdapat 152 perusahaan produsen formula pestisida. Peningkatan juga terjadi pada jumlah merek dagang pestisida yang beredar. Pada tahun 2000 yang tadinya terdapat "hanya" 594 merek dagang, di tahun 2003 telah meningkat menjadi 813 merek dagang. Kornisi Pestisida RI melaporkan juga, bahwa 97% dari 813 merek dagang yang beredar ini merupakan jenis pestisida sintetis, yaitu sejumlah 784 merek dagang. Dan sisanya 3%, sejumlah 29 merek dagang "saja" yang merupakan jenis pestisida alami. PT. lntaran Indonesia, sebuah perusahaan pupuk dan pestisida telah mengembangkan NeemBa Oil, formula pestisida alami dari nimba (Azadirachta indica A. Juss) sejak tahun 2001. PT. Intaran Indonesia menyadari perlunya suatu strategi pemasaran bagi produk pestisida alami yang tergolong baru ini, untuk mendapatkan posisi dalam pasar pestisida yang sekarang banyak didominasi oleh pestisida jenis sintetis. Strategi pemasaran sebagai kunci keberhasilan penjualan suatu produk, biasanya disusun dalam suatu marketing plan. Dalam proses penyusunan marketing plan yang efektif, sebagai langkah awal perencanaan pemasaran, perusahaan terlebih dahulu harus mengetahui posisi unit bisnisnya. Hal yang biasanya perlu diketahui untuk mendapatkan gambaran mengenai posisi unit bisnis suatu perusahaan, yaitu: Pertama, bagaimana kondisi persaingan, dalam hal ini kondisi pelanggan, pesaing, dan perubahan dalam lingkungan bisnis yang dihadapi; Kedua, apakah strategi, taktik dan nilai pemasaran yang diterapkan perusahaan cukup sesuai dengan kondisi persaingan yang dihadapinya; Dan yang ketiga, apakah potensi sumberdaya yang dimiliki perusahaan didayagunakan dengan efektif, guna menghadapi persaingan dalam lingkungan bisnis tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk memeriksa atau melakukan audit terhadap hai­hal yang perlu diketahui diatas, lewat dua model audit pemasaran. Model pertama Competitive audit berdasarkan kerangka kerja The Strategic Marketing Plus 2000, yang terdiri dari dua instrumen. Instrumen pertama Competitive Setting Profile (CSP) akan menjawab pertanyaan pertarna, dan pertanyaan kedua diaudit dengan instrumen Company Alignment Profile (CAP). Untuk pertanyaan ketiga, akan diaudit dengan instrument Marketing Effectiveness Review (MER), dari model Strategic Control. Hasil audit ini diharapkan dapat rnemberikan gambaran dan rekornendasi bagi pihak perusahaan sehingga dapat merumuskan strategi-strategi pemasaran yang jitu dan efektif. Audit Company Alignment Profile pada PT. Intaran Indonesia tahun 2004 menghasilkan index 2,46. Index yang disebut CAI ini, menunjukkan posisi orientasi pemasaran yang dijalankan perusahaan sekarang berada pada selling oriented­marketing oriented. Orientasi ini cocok untuk menghadapi persaingan bisnis di tingkat 2.5C - 3C. Audit Competitive Setting Profile menghasilkan index 4,01. Index yang disebut CSI ini, menunjukkan bahwa persaingan bisnis yang dihadapi perusahaan dalam masa lima tahun ke depan berada pada tingkat 3.SC atau diistilahkan dengan situasi persaingan yang sophisticated. Secara kuantitatif dari hasil analisa kesenjangan (gap) diketahui terdapat kesenjangan negatif sebesar 1,55 oleh karena CSI (4,01) > CAI (2,46). Hasil audit ini menunjukakan bahwa PT. Intaran Indonesia perlu melakukan perubahan atau transformasi dalarn strategi, taktik dan nilai pemasaran yang akan dijalankan, sesuai
Keyword: Marketing, Pesticides

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