Judul: Analisis Perceived Quality Rokok Kretek Ringan Di Dki Jakarta dan Implikasinya Pada Strategi Pemasaran
Abstrak: Rokok Kretek terus mengalami perkembangan sejak ditemukan pada tahun 1900. Pada tahun 1970 dengan perkembangan teknologi yang ada diperkenalkan bentuk rokok kretek berfilter. Pada tahun 1989 diperkenalkan rokok kretek ringan pertamakali, oleh P.T H.M Sampoerna dengan ciri khas utama yaitu kandungan tar dan nikotine yang sangat rendah dibanding dengan rokok kretek biasa. lndustri rokok kretek ringan di ·Indonesia mempunyai banyak faktor yang mendukung untuk dapat berkembang. Kampanye anti rokok dan penyebaran isu kesehatan dengan menggunakan teknologi informasi modern telah merubah pola konsumsi rokok yang ada. Peraturan Pemerintah No 81 tahun 1999 dan No 38 tahun 2000 yang membatasi kandungan tar dan nikotine pada rokok sehingga pada jangka panjang rokok yang beredar harus memenuhi kadar tar dan nikotine yang sesuai. Peluang yang diciptakan dari perubahan pola konsumsi dan kebijakan permerintah yang ada berpihak pada lndustri rokok kretek ringan. Perceived Quality (Durianto dkk, 2001) adalah persepsi konsumen terhadap kualitas suatu produk atau jasa berkaitan dengan apa yang diharapkan konsumen.Menurut Shchifman dan Kanuk,1997 Perceived Quality adalah persepsi. konsumen terhadap kualitas produk atau jasa dengan melihat variasi atribut-atribut yang diasosiasikan terhadap produk atau jasa itu sendiri. Perusahaan perlu membangun perceived quality yang kuat agar dapat r,,anguasai pasar dari setiap kategori produk. Untuk melihat sejauh mana produk rokok kretek ringan dipersepsikan kualitasnya oleh konsumen ialah dengan memberikan nilai sikap terhadap atribut-atribut yang dimilikinya. Bertitik tolak dari peluang _pasar yang tercipta dan mulai masuknya perusahaan rokok lain pada pasar rokok kretek ringan, maka dipilih OKI Jakarta yang mempunyai berbagai type konsumen yang dapat mewakili Indonesia untuk menganalis perilaku konsumen rokok kretek ringan, menganalisa faktor-faktor yang ...dst.
Keyword: lndustri Rokok, Rokok Kretek Ringan, Perceived quality, Analisis  Fishbein dan Biplot, Bauran Pemasaran, OKI Jakarta

Judul: Kajian tentang daya tarik prospek rokok kretek ringan baru
Abstrak: Pangsa pasar rokok ringan (rendah tar dan nikotin) di Indonesia diramalkan akan terus meningkat, seiring dengan meningkatnya gaya hidup sehat. Meningkatnya pangsa pasar ini menimbulkan keinginan produsen untuk memasukinya dengan merebut sebagian dari pangsa pasar merek pemimpin pasar rokok ringan dan merek pemimpin pasar rokok biasa (bukan rokok ringan). Produk baru harus memiliki daya tarik tersendiri agar dapat bersaing dengan merek-merek pemimpin pasar. Karakterisasi rokok baru akan memberikan gambaran kekuatan daya tarik dari konsumen merek-merek pemimpin pasar. Oleh karena itu sebelum memasarkan rokok baru produsen perlu melakukan riset pra-peluncuran (pre-launcing product test). Untuk mendapatkan karakter daya tarik produk baru dilakukan analisis biplot pada 16 atribut rokok dari merek pemimpin pasar rokok kretek ringan (merek SAM) dan pemimpin pasar rokok kretek non-ringan berfilter (merek GGFI), dua model rokok ringan baru (L1 dan L2)1 serta konsep rokok ideal. Dari pilihan membeli dan perbandingan skor kualitas diduga kekuatan produk baru untuk merebut pangsa pasar merek-merek pemimpin pasar. Ciri utama produk baru bagi konsumen terletak pada rasa yang tertinggal di filter, sedangkan bagi konsumen adalah ringan bila dihisap. Konsumen merek SAM lebih mudah berpindah menjadi konsumen L2 dibandingkan konsumen merek GGFI. Model L2 lebih memungkinkan untuk dipasarkan. Pangsa pasar yang diperoleh L2 diperkirakan sekitar 18% dari pangsa pasar merek SAM, sedangkan dari merek GGFI sekitar 13%. Saran pengembangan bagi L2 dilakukan dengan mempertahankan kekuatan rasa dan aroma cengkeh serta memberikan penekanan bahwa L2 adalah rokok yang aman bagi kesehatan. Perlu dikomunikasikan dalam iklan bahwa L2 rasanya pas, rendah nikotinnya.
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