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: Pengukuran tingkat kepuasan pelayanan terhadap konsumen produk ikan segar di Giant Hypermarket Cimanggis Depok
Abstrak: Kecenderungan besar yang utama pada tahun-tahun terkini adalah pertumbuhan di bidang jasa dan pelayanan yang fenomenal. Pemasar harus mengerti bahwa produk atau jasa yang ditawarkan harus didesain untuk memenuhi kebutuhan dan keinginan konsumen. Giant Hypermarket Cimanggis adalah perusahaan yang bergerak dalam usaha eceran (retailing). Strategi pelayanan yang telah dilakukan harus terukur dan terekam dengan teknik pengukuran tingkat kepuasan konsumen agar dapat diketahui kelebihan dan kekurangan dalam pelayanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat kepentingan dan pelaksanaan atribut pelayanan produk ikan segar di Giant Hypermarket Cimanggis, mengetahui kinerja masing- masing atribut pelayanan, serta menganalisis kinerja atribut pelayanan yang memiliki tingkat kepuasan rendah untuk dilakukan perbaikan. Dari hasil penelitian menggunakan importance performance analysis didapatkan diagram kartesius empat kuadran. Masing-masing kuadran memiliki strategi pelayanan untuk meningkatkan kepuasan konsumen. Kuadran 1 (Pusatkan Perhatian) memuat atribut pelayanan produk ikan segar yang bermutu (A); Keramahan dan pengetahuan pramuniaga (F); Kecepatan transaksi dan antrian di kasir (K), Serta kebersihan dan aroma ruangan (L). Atribut pelayanan dalam kuadran ini harus ditingkatkan kinerjanya karena dianggap penting oleh konsumen tetapi pelaksanaannya rendah menyebabkan kepuasan rendah. Kuadran 2 (Pertahankan Prestasi) memuat atribut pelayanan kemudahan menjangkau toko (A); Pembersihan dan pemotongan ikan segar (G); Pengemasan ikan segar dengan ice flack (H); Serta keakuratan dalam penimbangan (I). Atribut pelayanan dalam kuadran ini harus dipertahankan kinerjanya karena merupakan keunggulan di mata konsumen menyebabkan kepuasan tinggi. Kuadran 3 (Prioritas Rendah) memuat atribut pelayanan harga ikan segar lebih murah dari swalayan lain (D); Potongan harga pada malam hari (E); Serta gratis pengolahan dibakar atau goreng (J). Atribut pelayanan dalam kuadran ini dinilai kurang penting, dan kenyataanya dilaksanakan dengan biasa saja. Peningkatan kinerja atribut pelayanan dalam kuadran ini dapat dipertimbangkan kembali karena pengaruhnya terhadap manfaat yang dirasakan konsumen sangat kecil. Kuadran 4 (Prioritas Berlebihan) memuat atribut pelayanan produk ikan segar yang beragam (C). Kuadran ini menunjukan atribut pelayanan yang dianggap kurang penting, tetapi dilaksanakan dengan sangat baik sehingga menimbulkan biaya yang tinggi. Atribut pelayanan dalam kuadran ini dapat dikurangi agar perusahaan dapat menghemat biaya.
Keyword: Ikan segar, Konsumen, Pelayanan

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: