Judul: Analisis prioritas pengembangan industri kecil di Kabupaten Dati II Kudus
Abstrak: Pada akhir pelita V terlihat bahwa peran sektor industri terhadap perekono- mian daerah Kabupaten Kudus cukup dominan. Kontribusi sektor industri terhadap PERB Kabupaten Kudus mencapai 61,55 persen pada tahun 1993. Namun begitu, kostribusi sub sektor industri kecil terhadap PDRB Kabupaten Kudus relatif kecil yaitu sebesar 12,09 persen pada tahun 1993. Pemerintah daerah Kabupaten Kudus menganggap peran industri kecil sangat penting dalam pemerataan dan penyerapan tenaga kerja; sehingga perlu upaya pengembangannya. Industri kecil yang berkembang di Kabupaten Kudus sangat beragam; sehing- ga perlu ditetapkan prioritas dalam pembinaannya. Prioritas pembinaan industri kecil perlu mengacu pada keunggulan komparatif, baik dari sisi penyerapan tenaga kerja maupun dari sisi kontribusinya terhadap pendapatan daerah. Untuk mening- katkan efisiensi dan daya saing industri kecil, maka industri yang dikembangkan di daerah tersebut haruslah yang memiliki keunggulan komparatif. Bentuk pembinaan industri kecil yang ditetapkan oleh pemerintah daerah Kabupaten Kudus pada Pelita VI meliputi: pembinaan keusahawanan dan pembinaan teknologi. Pembinaan keusahawanan industri kecil meliputi: pembinaan pemasaran, pembinaan managemen, motivasi dan permodalan. Sedang pembinaan teknologi industri kecil meliputi: bantuan peralatan khususnya peralatan dengan teknologi tepat guna, pembinaan proses produksi dan pengendalian mutu. Melalui pendekatan konsep Basis Ekonomi dengan indikator tenaga kerja dan pendapatan, diharapkan dapat ditentukan jenis-jenis industri kecil yang diprioritaskan untuk dibina di masing-masing wilayah (kecamatan). Analisis kuosien lokasi 2 digit dengan indikator pendapatan dan tenaga kerja menujukkan bahwa secara umum di Kabupaten Kudus berbasis pada industri kecil maksaan, minuman dan tembakau (31). Analisis surplus tenaga kerja dan pendapa- tan menunjukkan bahwa secara umum di Kecamatan Kota Kudus memiliki nilai surplus tenaga kerja dan pendapatan terbesar; yang mencerminkan banyaknya kegi- atan basis industri kecil di Kecamatan Kota Kudus. Dari analisis koefisien pengganda tenaga kerja, terlihat bahwa kegiatan basis industri kecil di Kecamatan Jati, Undaan, Mejobo, Jekulo, dan Gebog penting peranannya dalam penciptaan kesempatan kerja; sedangkan analisis koefisien pengganda pendapatan menunjukkan bahwa kegiatan basis industri kecil di Kecama- tan Kaliwungu, Jati, Undaan, Jekulo, Bae, dan Gebog penting peranannya dalam penciptaan pendapatan daerah…dst
Keyword: 

Judul: Analisis ekonomi industri pengolahan pangan di Kabupaten Kudus : studi perbandingan pada tiga jenis industri kecil pengolahan pangan
Abstrak: Industri pengolahan pangan adalah industri vand mengolah produk dasar pertanian menjadi makanan dengan harga jual yang lebih tinggi dan tahan lama. merupakan bagian dari industri yang menggunakan bahan baku vang berasal dari tumbuh-tumbuhan dan hewan. Pengolahan pangan ini tidak hanya ditangani oleh industri besar atau sedang tetapi juga oleh industri kecil dan rumahtangga. Bahkan selama 25 tahun terakhir ini kegiatan usaha. pekerja dan jenis produk industri kecil pengolahan pangan telah meningkat pesat. Industri kecil pengolahan pangan dari waktu ke waktu mampu mempertahankan produksinya dengan kondisi mereka masing-masing. Dengan ketrampilan yang mereka miliki dan tingkat penerapan teknologi yang mereka kuasai. masing- masing industri ini bersaing satu sama lain untuk tetap eksis. Berbagai upaya telah dilakukan untuk meningkatkan kemampuan industri kecil pengolahan pangan, baik yang dilakukan oleh pihak pemerintah seperti introduksi teknoloại baru. maupun oleh pihak pengusaha itu sendiri. Semua diharapkan dapat meningkatkan efisiensi masing-masing industri kecil. Dari latar belakang tersebut maka praktek lapang ini dilakukan dengan tujuan mengukur tingkat efisiensi dan keragaan ekonomi industri kecil pengolahan pangan. khusus- nya industri jenang. tahu dan kerupuk: mendiskripsikan perbedaan tingkat efisiensi dan keragaan ekonomis di antara ketiga jenis industri yang diteliti ; mengidenti- fikasi jenis industri kecil pengolahan pangan yang paling potensial untuk dikembangkan dalam rangka menyerap tenaga kerja dan memberi nilai tambah yang tinggi: serta mengi- dentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pene- rapan teknologi pada industri pengolahan pangan. Praktek lapang ini dilaksanakan di Kabupaten Kudus. jawa Tengah. Dari hasil analisis efisiensi dan keragaan ekonomi ternyata industri kecil jenang memberikan keuntungan, nilai tambah, dan efisiensi usaha yang paling tinggi. Hal ini dimungkinkan karena produk jenang merupakan produk khas Kabupaten Kudus dan telah mempunyai daya saing yang tinggi, sehingga mempunyai harga jual yang tinggi. Dari intensitas modal dan tenaga kerja, terlihat bahwa industri jenang cenderung padat modal, sedangkan industri tahu cenderung padat karya. Jika fenomena ini dihubungkan…dst
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: