Judul: Pengembangan Pasar Produk Minuman Tinggi Antioksidan dari Ekstrak Kulit Manggis Merah dengan Cita Rasa Rempah
Abstrak: Minuman tinggi antioksidan dari kulit manggis merah merupakan produk minuman yang prospektif untuk dikembangkan. Minuman kulit manggis merah memiliki khasiat mampu mencegah dan mengobati penyakit degeneratif seperti diabetes, kolesterol tinggi, jantung, darah tinggi, dan kangker. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan pasar produk minuman ini melalui metode riset aksi. Penelitian dilakukan dengan enam tahap yaitu perancangan kanvas model bisnis, perumusan masalah, perbaruan kanvas model bisnis pertama, pengujian solusi, perbaruan kanvas model bisnis kedua, perhitungan ukuran pasar dan verifikasi. Permasalahan utama yang dihadapi oleh konsumen obat herbal yaitu rasa tidak disukai, kealamian diragukan, tidak praktis dan tidak memiliki petunjuk yang jelas untuk diminum bersama dengan obat dokter. Produk minuman kulit manggis merah didesain untuk memberi solusi terhadap permasalahan tersebut. Pengujian solusi menunjukan bahwa produk ini dapat diterima oleh konsumen.
Keyword: antioksidan, kanvas model bisnis, manggis merah, pengembangan pasar, riset aksi

Judul: Pengembangan Pasar Minuman Cascara Ready To Drink Dengan Pendekatan Riset Aksi
Abstrak: Cascara, yang berarti "kulit" dalam bahasa Spanyol, adalah kulit dan pulp dari buah kopi yang dikeringkan dibawah sinar matahari, dan memiliki beberapa manfaat, salah satunya dapat menangkal radikal bebas. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan model bisnis untuk produk minuman cascara ready to drink sebagai minuman penyegar mengandung antioksidan berbahan dasar cascara yaitu kulit dan pulp dari buah kopi yang dikeringkan. Metode penelitian berupa metode kualitatif melalui pendekatan riset aksi, pada aspek pencarian pelanggan. Aspek pencarian pelanggan meliputi pengujian permasalahan dan pengujian solusi. Pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara dan pemberian kuesioner terbuka terhadap 50 responden sesuai hipotesis awal model bisnis, dan dilakukan trial penjualan serta uji hedonik pada pengujian solusi. Hasil pengujian permasalahan menunjukkan responden membutuhkan produk antioksidan alami, praktis, dan aman dikonsumsi kapan saja karena produk antioksidan yang beredar di pasaran dirasakan tidak memberikan hasil yang efektif dalam mengatasi permasalahan pada tubuh akibat radikal bebas. Hasil pengujian solusi menunjukkan seluruh responden potensial tertarik pada produk cascara ready to drink dan menyukai produk tersebut berdasarkan hasil uji hedonik. Beberapa komponen seperti proposisi nilai, segmen pelanggan, saluran, kemitraan, dan struktur biaya perlu diperbaiki selama penelitian berlangsung. Hasil pengujian keseluruhan menunjukkan produk cascara ready to drink dapat menjawab permasalahan konsumen dan model bisnis layak untuk digunakan. Kata kunci: antioksidan, cascara, kanvas model bisnis, ready to drink, riset aksi
Keyword: antioksidan, cascara, kanvas model bisnis, ready to drink, riset aksi

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