Judul: Perilaku Konsumen Remaja Terhadap Makanan Tradisional Sunda di Bogor
Abstrak: Makanan Tradisional Sunda merupakan makanan yang biasa dikonsumsi oleh masyarakat Sunda, diolah menggunakan bahan yang ada dan diproduksi dari usaha pertanian sekitarnya serta memiliki rasa khas untuk selera masyarakat sunda. Pacia proses globalisasi modem Indonesia, makanan tradisional Sunda mengalami penurunan pamornya di masyarakat. Untuk mempertahankan perkembangan makanan tradisional sunda diperlukan industri jasa boga yang memahami dengan baik karakteristik dan perilaku konsumen khususnya bagi industri jasa boga atau restoran yang segmentasinya remaja.
Keyword: 

Judul: Perilaku konsumen makanan tradisional sunda : studi kasus di rumah makan sunda Ponyo dan Bu Mimi, Kotamadya Bogor
Abstrak: Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui proses perilaku konsumen, dalam mengkonsumsi makanan tradisional Sunda (MTS), mengetahui sumber informasi yang mempengaruhi konsumen suku Sunda dan bukan suku Sunda dalam mengkonsumsi MTS, mengetahui preferensi konsumen suku Sunda dan bukan Sunda dalam mengkonsumsi MTS, mengetahui persepsi konsumen suku Sunda dan bukan suku Sunda terhadap MTS, mengetahui pola konsumsi konsumen suku Sunda dan bukan Sunda terhadap MTS di dalam dan di luar rumah, dan mengetahui hubungan antara faktor sosial ekonomi (pendidikan, pendapatan, dan suku) dengan frekuensi mengkonsumsi MTS di dalam dan di luar rumah. Penelitian dilakukan di Rumah Makan Sunda Ponyo dan Bu Mimi, Kotamadya Bogor, pada bulan Mei sampai Juni 1995. Contoh penelitian ini adalah konsumen yang mengunjungi rumah makan. Pemilihan dua rumah makan dari sembilan belas rumah makan di Kotamadya Bogor (Balaikota Bogor, 1994/1995) ditentukan secar purposive berdasarkan karakteristik pengunjung, jumlah pengunjung, lokasi rumah makan, kenyamanan, ragam menu, dan daya tampung rumah makan. Pemilihan contoh juga dilakukan secara purposive terhadap konsumen yang bersedia diwawancarai. Sebanyak lima puluh orang konsumen diwawancarai di tiap rumah makan. Data yang dikumpulkan merupakan data primer, meliputi identitas konsumen (umur, pendidikan, pekerjaan, besar keluarga, pendapatan, dan suku), sumber informasi, tahap-tahap yang dilalui konsumen dalam mengkonsumsi makanan tradisional Sunda, yaitu penerimaan pengaruh, penilaian, pengambilan keputusan, pembelian sampai konsumsi, preferensi, persepsi, dan frekuensi mengkonsumsi MTS di dalam dan di luar rumah. Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara dan observasi langsung terhadap konsumen dengan alat bantu kuesioner. Data yang telah terkumpul ditabulasi dan diuraikan secara deskriptif. Untuk mengetahui hubungan antara suku dengan frekuensi mengkonsumsi MTS digunakan uji chi- Square. Sedangkan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antara faktor-faktor sosial ekonomi (pendidikan dan pendapatan) dengan frekuensi mengkonsumsi MTS digunakan uji korelasi Spearman.
Keyword: perilaku konsumen

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