Judul: Analisis manajemen persediaan produk ikan segar di pasar swalayan hero, Ciledug, Tangerang
Abstrak: Manajemen pengelolaan persediaan produk ikan segar yang dilakukan oleh pasar swalayan merupakan fungsi manajerial yang sangat penting dalam kegiatan pemasaran mengingat sifat ikan segar yang sangat mudah rusak dan keberadaannya dipengaruhi oleh musim khususnya ikan segar air laut. Penentuan kuantitas pemesanan persediaan produk ikan segar yang optimal merupakan bagian dari manajemen pengelolaan persediaan agar dapat menjaga kontinuitas persediaan produk dan mengefisiensikan biaya pengadaan persediaan dan hal ini dapat dianalisis dengan menggunakan metode EOQ (Economic Order Quantity). Penelitian ini bertujuan untuk mencari kuantitas pemesanan persediaan produk ikan segar yang optimal, tingkat persediaan pengaman produk ikan segar yang optimal dan titik pemesanan kembali produk ikan segar yang optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kuantitas pemesanan produk ikan segar yang diperoleh dengan menggunakan metode EOQ menghasilkan jumlah yang lebih besar dan frekuensi yang lebih sedikit daripada kuantitas dan frekuensi pemesanan yang dilakukan oleh pasar swalayan, sehingga mampu menekan biaya pengadaan persediaan menjadi lebih rendah sedangkan tingkat persediaan pengaman yang dihasilkan berdasarkan metode EOQ lebih kecil daripada tingkat persediaan pengaman yang diadakan pasar swalayan, sehingga biaya tambahan yang harus dikeluarkan menjadi lebih rendah.
Keyword: 

Judul: Model optimasi sistem pengendalian persediaan produk agroindustri pada pasar swalayan
Abstrak: Manajer yang menangani pemasaran pengecer produk agroindustri harus mengadakan perencanaan persediaan untuk menentukan kebijakan pengaturan persediaan. Kebijakan ini dibutuhkan untuk menjaga keseimbangan antara permintaan dan penawaran sehingga kontinuitas penjualan terjamin. Sistem pengendalian persediaan merupakan masalah khusus dalam pengadaan produk untuk didistribusikan kepada konsumen. Pengendalian persediaan adalah usaha untuk memperoleh dan sekaligus memelihara keseimbangan ekonomis diantara biaya-biaya yang terlibat dalam pengendalian persediaan seperti biaya pemesanan, biaya penyimpanan, dan biaya kekurangan persediaan. Pengendalian persediaan merupakan aspek fisik yang penting dalam manajemen pemasaran pengecer karena didalamnya dilakukan pengambilan keputusan persediaan untuk menentukan informasi kapan memesan dan berapa banyak yang harus dipesan. Jumlah pemesanan adalah jumlah unit produk yang dipesan untuk mengisi persediaan sedangkan tingkat pemesanan adalah jumlah persediaan saat dimana pemesanan kembali dilakukan. Tingkat persediaan dipengaruhi oleh jumlah pemesanan dan selang waktu pengadaan. Tingginya biaya yang terlibat dalam persediaan mem- buat manajemen perlu menetapkan tingkat persediaan yang optimum. Persediaan yang terlalu banyak akan mengurangi resiko kehabisan tetapi akan meningkatkan hiaya penyimpan- an, sebaliknya persediaan yang terlalu sedikit dapat meng- hemat biaya penyimpanan tetapi dapat menyebabkan resiko kehabisan yang tinggi. SWICS90 adalah paket model pengendalian persediaan yang dapat menentukan prakiraan permintaan tingkat persediaan dan prakiraan biaya pengendalian persediaan pada Hero swalayan, Bogor. Prakiraan permintaan dapat ditentukan dengan paket sub model KIRA. Optimalisasi persediaan dapat ditentukan oleh sub model KEN1, keluaran sub model ini adalah titik pemesanan, jumlah pemesanan, dan prakiraan biaya pengendalian persediaan. Usaha meredam fluktuasi peningkatan permintaan perlu diadakan stok pengaman (safety stock). Simulasi jumlah stok pengaman ditentukan dengan meminimumkan biaya kekurangan dan penyimpanan. Besar stok pengaman dapat di- tentukan dengan sub model KEN2. Model simulasi ini disusun dari frekuensi permintaan waktu tunggu dengan menyusun peluang untuk setiap nilai permintaan. Masukan model ini adalah prakiraan permintaan, selang permintaan harian dan selang waktu tunggủ.
Keyword: 

Judul: Pengenalan kata berbasiskan fonem dengan pemodelan resilient backpropagation
Abstrak: The aim of this research is to know the performance of Neural Network as a model for word recognition. The research uses Resilient Backpropagation for modeling and Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) for feature extraction. The voice data used comes from one speaker. Total words used are 70 words that consist of 50 words as a dictionary of words and 20 words, that each word repeated 10 times. Dictionary words consist of 50 words from a combination of phonemes used in the research. Phonemes used in this research are 10 phonemes consist of 4 vowels and 6 consonants phonemes. From the 20 words, each word is repeated 10 times, 7 times used as training data and 3 times are used as test data. The output from testing process are word transcription. The convertion process from the word transcription into word is done manually by 5 person. This research produces two models. Average accuracy obtained from model with 100 hidden neuron is 75% for test data and 61% for the dictionary of words. The best average accuracy obtained is 93% for test data and 62 % for the dictionary of words generated by testing the model with 1000 hidden neurons. Overfitting occurs in the second model with 1000 hidden neurons. It causes the model can only produce good output for data that has been trained.
Keyword: