Judul: Respon mahasiswa terhadap tayangan iklan produk minuman berenergi di televisi : studi kasus mahasiswa strata 1, Institut Pertanian Bogor
Abstrak: Penelitian ini dilatarbelakangi oleh peluang bisnis di sektor minuman berenergi yang tetap menggiurkan yang dicirikan oleh permintaan akan produk-produk minuman berenergi yang juga terus meningkat. Maraknya tayangan iklan produk minuman berenergi di televisi, merupakan bagian dari rangkaian promosi. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis respon mahasiswa terhadap tayangan iklan produk minuman berenergi di televisi, menganalisis perbedaan respon mahasiswa terhadap tayangan iklan produk minuman berenergi di televisi berdasarkan jenis kelamin, serta menganalisis hubungan keterdedahan individu dengan respon mahasiswa terhadap tayangan iklan produk minuman berenergi di televisi. Respon mahasiswa terhadap iklan produk minuman berenergi dilihat dari aspek kognisi, afeksi dan konasi. Penelitian dilaksanakan di Kampus Darmaga Institut Pertanian Bogor, yang meliputi lima fakultas yaitu Fakultas Pertanian, Fakultas Kehutanan, Fakultas Kedokteran Hewan, Fakultas Perikanan dan Fakultas Peternakan Penelitian lapangan dilaksanakan pada bulan Oktober 2005. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan kombinasi antara pendekatan kuantitatif dan kualitatif. Pengambilan sampel penelitian dilakukan secara random serta kesukarelaan responden untuk menjawab pertanyaan. Jumlah responden yang diambil adalah 60 orang, dengan proporsi 30 orang laki-laki dan 30 orang perempuan. Data primer dikumpulkan dengan menggunakan kuesioner dan panduan wawancara. Data sekunder dikumpulkan dari literatur yang relevan dengan penelitian ini. ...
Keyword: 

Judul: Evaluasi Persepsi Konsumen Terhadap Minuman Berenergi Untuk Pengembangan Produk
Abstrak: Minuman berenergi saat ini menjadi salah satu pilihan bagi anggota masyarakat uotuk memulihkan stamina setelah lama beraktivitas. Bermacam merek dan jenis minuman berenergi yang beredar di pasaran. Hal inilah yang menyebabkan terjadinya persaingan di tingkat produsen, dan di pihak konsumen menimbulkan persepsi yang beragam mengenai kinerja dari beberapa minuman berenergi yang beredar di pasaran. Dalam penelitian ini usaha rnenginterpretasikan data peubah ganda secara dua dimensi diIakukan dengan menggunakan analisis biplot, dimana data rnasukan merupakan persepsi konsumen terhadap beberapa merek minuman berenergi beserta atribut yang cenderung melekat pada minuman berenergi. Data yang digunakan merupakan hasil survei pad a tahun 1999 dan 2000. Pada data masing-masing tahun dilakukan analisis biplot untuk dapat melihat persepsi konsumen terhadap minuman berenergi dan atribut yang melekat. Selanjutnya dilakukan 'suatu anal isis untuk melihat apakah ada perbedaan yang relatif nyata pada dua konfigurasi data yang berbeda.
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