Judul: Segmentasi Perokok Berdasarkan Motivasinya
Abstrak: Banyak faktor yang mempengaruhi konsumen dalam membeli suatu produk, antara lain faktor sosial, budaya, maupun faktor psikologis. Motivasi merupakan salah satu faktor psikologis yang mempengaruhi seseorang dalam membeli suatu produk. Oleh karena itu sangat penting bagi produsen untuk mengetahui motivasi konsumen dalam membeli suatu produk guna melakukan positioning yang tepat bagi produkproduk mereka. Konsumen memiliki motivasi yang berbeda dalam memilih suatu merekiproduk tertentu. Konsumen dapat dikelompokkan berdasarkan motivasinya. Misalnya untuk produk rokok, setiap perokok mempunyai motivasi yang berbeda. Motivasi merokok bisa muneul dari dalam individu (motivasi internal) maupun muneul karena adanya dorongan dari luar individu tersebut (motivasi external).
Keyword: 

Judul: Analisis sikap konsumen dan faktor-faktor yang mempengaruhi proses keputusan pembelinan rokok kretek Mild studi kasus konsumen Kota Bogor
Abstrak: Industri rokok merupakan salah satu industri yang cukup besar di Indonesia dan menjadi ajang kompetisi sebab pasar Indonesia merupakan pasar yang sangat potensial bagi industri tersebut. Hal itu karena jumlah penduduk Indonesia yang mengkonsumsi rokok sangat besar. Berdasarkan data dari Departemen Kesehatan tahun 2004, 70% dari total penduduk Indonesia atau sekitar 141,44 juta jiwa merupakan perokok aktif. Pada tahun 2002, konsumsi rokok di Indonesia ini tercatat mencapai jumlah 182 miliar batang. Bermacam merek rokok dari berbagai jenis bermunculan di pasar Indonesia, baik rokok produksi dalam maupun luar negeri. Salah satu produk dalam negeri adalah jenis rokok kretek mild (ringan) yang mulai muncul di Indonesia pertama tahun 1989. Pada tahun 1989 merek Sampoerna A Mild muncul sebagai pelopor dalam pengembangan produk rokok mild (ringan), kemudian muncul LA Lights, Starmild dan Bentoel Mild, lalu memasuki tahun 2000 bermunculan merek-merek baru seperti Gudang Garam Nusantara, U Mild, Clas Mild, X Mild, dan Djarum Super Mezzo.
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