Judul: Rancang Bangun Sistem Intelijensia Bisnis Untuk Agroindustri Susu Skala Menengah Di Indonesia
Abstrak: Sistem intelijensia bisnis dapat berperan serta sebagai alat untuk memberikan informasi yang akurat dan berguna bagi pengambil keputusan dalam batas waktu yang ditentukan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam agroindustri susu. Business Intelligence (BI) atau Intelijensia Bisnis adalah model matematika dan analisa metodologi eksploitasi data yang tersedia untuk mendapatkan informasi dan pengetahuan yang berguna dalam proses pengambilan keputusan yang kompleks. Intelijensia Bisnis adalah kombinasi dari data warehouse dan sistem intelijen. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan analisa dan disain sistem berorientasi objek untuk menghasilkan data warehouse yang digunakan dalam operasional Sistem Intelijensia Bisnis, mengembangkan model kualitas berdasarkan logika fuzzy; mengembangkan model CRM (Customer Relationship Management) dengan metode OLAP Cube; membuat model dan formulasi rule dari penerimaan kredit sapi bergulir dengan teknik klasifikasi dengan algoritma decision tree dari Data Mining; mengintegrasikan, mengevaluasi kinerja dan menguji coba model-model Sistem Intelijensia Bisnis. Pendekatan sistem ini digabung dengan Rancang bangun sistem Intelijensia Bisnis dari Vercellis (2009) yang terdiri dari 4 tahap sehingga didapatkan Prototipe Sistem BI bagi Agrindustri Susu Skala Usaha Kecil dan Menengah. Metode penelitian yang digunakan merupakan kombinasi untuk mengembangkan penelitian intelijensia bisnis yaitu Unified Modeling Language (UML), Fuzzy, FMEA, Cube, OLAP, Data Mining, Decision Tree, ETL (Extract, Transform, Load) dan Data Warehouse. Model datawarehouse didukung oleh proses ETL. Analisa kebutuhan sebagai dasar dari pengembangan sistem intelijensia bisnis untuk agroindustri susu skala menengah telah dibuat dengan menggunakan analisa berorientasi objek dengan unified modeling language (UML). Analisa dimulai dengan pembuatan diagram Class yang dilanjutkan dengan Physical Data Model (PDM) yang akan menjadi dasar pembuatan data warehouse untuk operasional sistem intelijensia bisnis. Model Business Intelligence (BI) adalah integrasi antara model cube, sistem fuzzy, data mining, data warehouse dan ETL akan membantu untuk menghasilkan sistem yang lebih cepat dan efisien. Disain BI berisi model CRM (Customer Relationship Management), model kualitas dan model pembiayaan kredit. Model pembiayaan berdasarkan metode decision tree data mining berperan untuk mengambil keputusan peternak mana yang layak mendapatkan kredit sapi bergulir. Model CRM (Customer Relationship Management) berperan untuk menentukan segmentasi konsumen. Kapabilitas sub model CRM berdasarkan metode RFM (Recency Frequensi Monetory) dan CLV (Customer Lifetime Value) dengan metode OLAP cube dengan Ranking CLV (Customer Lifetime Value) untuk Industri Pengolahan Susu adalah untuk menentukan konsumen potensial. Dari model CRM ranking tertinggi adalah PT.FFI, yang v berarti merupakan konsumen IPS prioritas pertama yang harus diperhatikan. Model Kualitas berdasarkan metode fuzzy failure mode effect analysis menghasilkan FRPN (Fuzzy Risk Priority Number) tertinggi dari koperasi susu di Jawa Barat sebesar 692 yaitu kandungan Total Plate Count (TPC) lebih besar dari 1 juta/ml. Keseluruhan model diintegrasikan dalam sebuah kerangka analisis dalam bentuk prototype Sistem Intelijensia Bisnis Agroindustri Susu (SIBAS). Peran Sistem Intelijensia Bisnis dalam penelitian ini membuat mengembangkan database menjadi data warehouse dan mengintegrasikan model perkreditan dengan metode data mining decision tree, model kualitas dengan metode fuzzy dan model CRM dengan metode OLAP Cube, agar dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan stakeholder, mendukung keputusan secara intelijen, mengembangkan alat-alat pendukung keputusan, dan membuat optimisasi dan pengembangan model.
Keyword: Business Intelligence (BI), Unified Modeling Language (UML), Fuzzy, FMEA (Failure Mode Effect Analysis), OLAP (Online Analytical Processing), Cube, Recency Frequency Monetory (RFM), Data Mining, Decision Tree

Judul: Sistem intelijen untuk evaluasi dan peningkatan kinerja perusahaan agroindustri (Sivapka)
Abstrak: Suatu usaha agroindustri merupakan industri sekunder atau industri dengan tingkatan lebih lanjut, dengan komoditas pertanian sebagai bahan baku utamanya. Perusahaan merupakan satu unit fungsi operasi dalam sistem bisnis. Perusahaan mempunyai sifat seperti manusia, yaitu mengalami proses kelahiran, tumbuh dan mati. Untuk menjaga perusahaan dalam kondisi sehat, diperlukan sentuhan dan perawatan dari "dokter" perusahaan yang menggambarkan peran konsultan manajemen dalam melakukan tindakan preventif dan kuratif. Penentuan kinerja perusahaan dan peningkatan kinerjanya sebagai suatu keahlian khusus yang kompleks dan bersifat rutin, sesuai untuk diaplikasikan dalam sistem perangkat lunak. Perangkat lunak yang dapat digunakan untuk akuisisi pengetahuan dari sumber pengetahuan diharapkan dapat membantu manajemen tingkat atas dalam menilai prestasi perusahaan secara lebih segera dan murah, dan dapat membantu manajemen dengan pertimbangan untuk mengambil keputusan sesuai dengan kondisi yang dicapai perusahaan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi, merumuskan kriteria serta variabel yang terlibat dalam proses penentuan prestasi dan peningkatan kinerja perusahaan. Kemudian mempelajari proses akuisisi pengetahuan dalam bidang penentuan prestasi perusahaan dari sumber pengetahuan, hingga didapatkan fakta dan aturan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan; serta mengembangkan prototip sistem ahli untuk evaluasi dan peningkatan kinerja perusahaan berdasarkan hasil kriteria dan variabel dengan ANFIS (Adaptive Neuro- Fuzzy Inference System), juga mengembangkan dan menyederhanakan sistem sehingga mudah digunakan oleh user serta implementasi dan verifikasi sistem pada kasus penilaian kesehatan perusahaan. Ruang lingkup dari pengkajian ini adalah pemeriksaaan perusahaan yang dilakukan pada aspek operasional dan keuangan. Pemeriksaaan operasional difokuskan pada aspek manajerial atau aspek kualitatif. Data diperoleh dari laporan ringkas penjualan, laba, aliran kas, produksi serta penilaian subyektif manajemen terhadap produksi dan ketenagakerjaan. Pemeriksaan keuangan difokuskan pada aspek keuangan atau aspek kuantitatif. Data diperoleh dari laporan keuangan secara lengkap. Hasil pemeriksaan akan dianalisa oleh sistem. Apabila ditemukan suatu masalah, maka sistem akan melakukan peningkatan kinerja lebih lanjut. Bentuk peningkatan kinerja diaplikasikan lebih lanjut dengan melihat masalah yang terjadi dan spesifik terhadap persoalan tersebut. Penyelesaian masalah berdasarkan perusahaan yang dianalisa kinerja dan kesehatannya. Metodologi yang dilakukan adalah proses peningkatan kinerja yang menggabungkan antara diagnosa, observasi, prestasi (kinerja) dan pengobatan itu sendiri. Sistem intelijen yang dikembangkan untuk memberikan peningkatan kinerja perusahaan ini diharapkan dapat merepresentasikan kemampuan seorang ahli dalam memberikan solusi masalah yang terjadi pada perusahaan tersebut.
Keyword: 

Judul: Photovoltaic Effect In A CdS/P3HT-Chitosan Junction
Abstrak: A CdS/Polymer junction has been fabricated and it’s photovoltaic effect has been studied. The polymer is a blend of poly-3hexyltiophene (P3HT), chitosan and polyethileneglicol (PEG). Boron in situ doping of CdS using Chemical Bath Deposition (CBD) was investigated. The effect of B-doping and annealing on optical properties as well as on electrical and morphology of CdS film were studied. The structure and morphology of the film were detected by XRay Diffraction (XRD) and Scanning Electron Microscopy (SEM). The polymer film was sandwiched between the CdS semiconductor and an ITO glass to form an ITO/CdS/Polymer/ITO photovoltaic cell. Time constant (τ) and open circuit voltage (Voc) were investigated by using voltage censor. The bandgap of films were determined using absorbance edge method. The results of annealing optical bandgap of undoped CdS shifted from 2,49 eV down to 2,39 eV. Phase transition of CdS due to annealing temperature and induced lattice damage due to doping. The room temperature conductivity of polymer is 3,8 – 6,6 x 10-7 S/cm as function of frequency between 100 – 5000 Hz. The Voc of the fabricated cells ranges between 107 – 286 mV and time constant ranges between 2,5 to 43,75 s.
Keyword: