Judul: Pengaruh Pengetahuan dan Sikap terhadap Perilaku Pembelian Produk Minuman Kemasan Berekolabel pada Mahasiswa Institut Pertanian Bogor.
Abstrak: Peningkatan pengeluaran masyarakat untuk produk pangan instan membuat minuman kemasan marak beredar di masyarakat, termasuk di lingkungan kampus. Sebagian produk minuman kemasan tersebut telah mencantumkan ekolabel pada kemasannya seiring dengan meningkatnya kesadaran konsumen terhadap keberlanjutan lingkungan. Institut Pertanian Bogor sebagai lembaga pendidikan memiliki visi Green Campus yang salah satu tujuannya adalah menanamkan kesadaran lingkungan pada mahasiswanya. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur pengetahuan, sikap dan perilaku pembelian mahasiswa IPB terhadap produk minuman kemasan berekolabel dan menganalisis pengaruh pengetahuan dan sikap mahasiswa terhadap pembelian produk minuman kemasan berekolabel. Penelitian ini menggunakan data dari 226 mahasiswa IPB melalui survei online. Metode analisis yang digunakan yaitu analisis deskriptif dan structural equation modeling (SEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengetahuan lingkungan tidak berpengaruh terhadap sikap lingkungan, sedangkan pengetahuan ekolabel berpengaruh positif dan signifikan terhadap sikap lingkungan. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa sikap lingkungan berpengaruh positif dan signifikan terhadap perilaku pembelian produk minuman kemasan berekolabel.
Keyword: ekolabel, pengetahuan, perilaku pembelian, sikap

Judul: Pengetahuan Tentang Label Pangan dan Klaim serta Kaitannya dengan Perilaku Pembelian Produk Susu Kemasan pada Mahasiswa PPKU Institut Pertanian Bogor
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi pengetahuan tentang label pangan dan klaim gizi serta kaitannya dengan perilaku pembelian produk susu kemasan pada mahasiswa PPKU IPB. Desain penelitian menggunakan cross sectional study yang dilakukan di Kampus Institut Pertanian Bogor (IPB). Penelitian melibatkan 97 subyek yang dipilih menggunakan teknik purposive sampling. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengetahuan subyek tentang label pangan dan perilaku subyek membaca label pangan yang tergolong cukup baik adalah berturut-turut 49.5% dan 83.5%. Hasil uji menunjukkan bahwa tidak ada hubungan yang signifikan antara pengetahuan tentang label pangan dengan persepsi dan sikap subyek dalam membaca label pangan (p>0.1). Hubungan yang signifikan ditemukan pada pengetahuan subyek tentag label pangan dengan perilaku membaca label pangan (p<0.1). Perempuan memiliki persepsi yang lebih baik dalam membaca label pangan dibandingkan laki-laki. Kecenderungan yang sama juga diperoleh dalam hal pengetahuan, sikap, dan perilaku membaca label pangan. Perbedaan yang nyata antara subyek laki-laki dan perempuan hanya terdapat pada kategori persepsi terhadap label pangan. Sebagian besar (66%) subyek memiliki pengetahuan yang baik mengenai gizi terkait produk susu dan sebanyak 42.3% subyek mempunyai pengetahuan tentang klaim gizi yang tergolong cukup baik. Pengetahuan klaim gizi, persepsi, dan sikap berhubungan signifikan dengan perilaku pembelian produk susu kemasan (p<0.1). Perempuan cenderung memiliki pengetahuan, persepsi, sikap dan perilaku pembelian produk susu yang lebih baik dibandingkan laki-laki. Lebih dari separuh (58.8%) subyek membeli susu berdasarkan klaim.
Keyword: klaim gizi, label pangan, perilaku pembelian

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