Judul: Sistem Penyediaan dan Pengendalian Kualitas Produk Ikan Segar di Giant, Botani Square
Abstrak: Giant adalah hypermarket yang dimiliki oleh PT Hero Supermarket Tbk yang menawarkan berbagai kebutuhan rumah tangga mulai dari peralatan rumah tangga, alat-alat elektronik sampai aneka bahan makanan. Salah satu bahan makanan yang ditawarkan oleh Giant adalah produk ikan segar. Sistem penyediaan dan pengendalian kualitas produk ikan segar penting dalam memenuhi kebutuhan konsumen dan keberlangsungan Giant, Botani Square dengan kualitas produk yang baik dan tepat waktu. Penelitian ditujukan untuk mengkaji sistem penyediaan dan pengendalian kualitas produk ikan segar di Giant. Analisis yang digunakan adalah analisis ABC, metode pemulusan eksponensial tunggal, peta kendali p, dan diagram sebab-akibat. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa produk ikan segar yang harus dikendalikan dengan baik oleh Giant, Botani Square adalah udang jerbung dan udang pancet kecil yang merupakan produk kategori A. Produk kategori A ini menghabiskan biaya mencapai Rp 1.158.979.112,00 yaitu sebesar 73,7% dari total biaya persediaan seafood dalam 1 tahun dan mencapai 2.394,24 kg yaitu sebesar 8% dari total jumlah persediaan seafood dalam 1 tahun. Jumlah yang harus dipesan dalam penyediaan udang jerbung di Giant, Botani Square setiap bulannya pada tahun 2010 paling baik menggunakan metode pemulusan eksponensial tunggal dengan parameter pemulus (α) 0,9. Hal ini karena hasil nilai MAPE α=0,9 merupakan yang paling kecil dan pergerakan grafik peramalan pemesanan α=0,9 hampir menyerupai pergerakan grafik data aktual setiap bulannya. Proporsi produk ikan cacat (udang jerbung) di Giant, Botani Square masih dalam pengendalian karena berada di antara batas atas dan batas bawah peta kendali p. Kondisi tersebut diharapkan tetap dapat dipertahankan serta ditingkatkan oleh Divisi Seafood Giant dengan memperhatikan faktor-faktor yang berpengaruh dalam sistem pengendalian kualitas produk ikan segar yaitu dari aspek manusia, teknologi, material, dan metode.
Keyword: 

Judul: Kajian Pemilihan Pemasok Buah-Buahan dengan Proses Hirarki Analitis (Studi Kasus:Giant Hypermarket Botani Square, Bogor)
Abstrak: Giant Hypermarket Botani Square merupakan hypermarket terbesar yang terletak di jalan Padjajaran, Bogor. Salah satu produk yang dijual oleh hypermarket tersebut adalah buah-buahan. Buah-buahan merupakan produk yang sering dibeli oleh konsumen dengan peningkatan rata-rata pembelian 17 persen per bulan. Pemilihan pemasok merupakan hal yang penting dalam pengadaan dan pengendalian buah-buahan di Giant. Dalam rangka memenuhi persediaan buah-buahan yang berkelanjutan, maka pemasok berperan sangat signifikan. Tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah (1) Menganalisis proses pengadaan dan pengendalian buah-buahan dan pengendalian di Giant Hypermarket Botani Square khususnya Divisi produce, (2) Mengidentifikasi kriteria yang diprioritaskan Giant dalam memilih pemasok buah-buahan, (3) Menyusun struktur hirarki dalam pengambilan keputusan yang dilakukan oleh Giant dengan Proses Hirarkis Analitis (PHA). Sampel penelitian menggunakan metode non probability sampling, yaitu judgement sampling. Sampel dalam penelitian ini adalah Store General Manager, Kepala Divisi Produce, Manager Department Fresh, Kepala Divisi Receiving, dan Staf Full Order. Pengolahan dan analisis data menggunakan analisis deskriptif dan PHA. Analisis deskriptif dilakukan untuk mengidentifikasi proses pengadaan dan pengendalian buah-buahan di Giant Hypermarket Botani Square, khususnya Divisi Produce. PHA digunakan untuk menganalisis keputusan yang dilakukan oleh Giant dalam memilih pemasok buah-buahan. Proses pengadaan buah-buahan di Giant Hypermarket Botani Square diawali dengan perencanaan pembelian yang dilakukan oleh Kepala Divisi Produce. Selanjutnya Staff Full Order menghubungi, memesan, sekaligus membeli buah-buahan ke pemasok. Saat pesanan datang, Staf Full Order menerima sementara dan memeriksa surat jalan serta layanan purna jual dari pemasok. Pemasok wajib menulis nomor urut faktur/invoice yang dibawa pada Buku Tamu Registrasi Faktur (BTRF). Bongkar muat buah-buahan dilakukan di loading bay. Tahap selanjutnya yaitu memeriksa kualitas buah-buahan. Apabila ada cacat, maka dikembalikan ke pemasok. Buah-buahan yang dterima akan diangkut ke gudang oleh Staf Pallet dengan menggunakan handpallet. Bagian gudang mengendalikan persediaan, sebagai buah-buahan yang disimpan dan yang langsung diletakkan di keranjang. Pengendalian yang dilakukan terhadap buah-buahan berupa pencatatan persediaan buah-buahan secara manual dan on-line, menyimpan dan mengklasifikasikan buah-buahan (nama dan jenis, tanggal penerimaan, kuantitas, tanggal pengeluaran, dan sisa akhir buah), mencantumkan kartu persediaan pada setiap kardus atau rak buah-buahan, membuat daftar pengeluaran untuk setiap buah-buahan yang diletakkan di keranjang, kemudian menyesuaikan daftar pengeluaran tersebut terhadap catatatan persediaan. Struktur hirarki dalam pengambilan keputusan yang dilakukan oleh Giant dengan PHA terdiri atas, kriteria (kualitas buah-buahan, biaya operasional, lead time, kemitraan, dan sistem pembayaran), sub kriteria, dan alternatif (pemasok A, B, C, D). Alternatif pemasok yang diprioritaskan Giant dalam pengadaan dan pengendalian buah-buahan yaitu Pemasok D (0,488) yang memiliki beberapa kriteria yaitu buah-buahan yang dipasok merupakan buah-buahan yang berkualitas, mudah bernegoisasi dalam hal biaya operasional, tepat waktu dan sesuai pesanan, menjaga kemitraan, dan bersedia untuk dibayar dalam jangka 28 hari setelah penerimaan buah-buahan di Giant.
Keyword: 

Judul: Application of Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) as Feature Extraction on Phoneme Recognition with Probabilistic Neural Network (PNN) as Classifier
Abstrak: Voice recognition (speech recognition) is one field of study in voice processing. This technology can convert voice signals into a form of written information (text). With this technology, people can interact with a computer. MFCC feature extraction computes the cepstral coefficients by considering the human hearing. This research is a phoneme recognition using feature extraction MFCC and PNN as feature matching model. This study compares the coefficient, overlap, and the test data without noise and with noise. MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients and 0%, 25%, 50% overlap. Noise is added by 30 dB, 20 dB and 10 dB. From the comparison of the three overlaps, produced the best accuracy at 50% overlap with an accuracy of 94,71%. From comparing the three coefficients, better accuracy resulting in coefficients of 20 and 26 with an accuracy of 97,12% at 50% overlap. After comparing between the coefficients of 20 and 26 with overlap of 25% then the coefficient 26 is obtained that better accuracy of 94,23%. This shows that in this study the coefficient 26 is the best. In this research, there are three noise variables. The variables are 10 dB, 20 dB, and 30 dB. The best accuracy reached when the noise variable is 30 dB rather than 10 dB or 20 dB because the accuracy has the closest accuracy compared by the accuracy when noise was not added into the data. When the noise variable is 30 dB, the percentage of accuracy is 85,3%.
Keyword: