Judul: Perencanaan Sumber Daya Manusia Perwira TNI Angkatan Laut dengan Metode Rantai Markov.
Abstrak: Sumber daya manusia (SDM) merupakan aset organisasi yang sangat penting, sehingga peran dan fungsinya tidak bisa digantikan oleh sumber daya lainnya. Diakui atau tidak, keberhasilan suatu organisasi sangat dipengaruhi oleh kualitas sumber daya manusianya. Oleh karenanya wajar apabila setiap organisasi memberikan porsi yang lebih pada aspek manajemen sumber daya manusia, tidak terkecuali pada organisasi militer, yaitu Tentara Nasional Indonesia (TNI). Berdasarkan Undang-Undang Nomor 34 Tahun 2004 tentang Tentara Nasional Indonesia, disebutkan bahwa TNI terdiri dari tiga matra (angkatan), yaitu TNI Angkatan Darat (TNI AD), TNI Angkatan Laut (TNI AL), dan TNI Angkatan Udara (TNI AU) yang melaksanakan tugasnya secara matra atau gabungan di bawah pimpinan panglima TNI. Sebagai bagian dari TNI, TNI AL memegang peranan penting dalam menjaga tetap tegaknya kedaulatan NKRI, khususnya dari aspek maritim. Setiap organisasi militer termasuk TNI AL memiliki struktur hirarki jabatan yang sangat ketat, artinya organisasi ini merupakan organisasi karir yang mempunyai aturan tegas dalam hal rekrutmen (penerimaan) SDM, yaitu membatasi kebijakan rekrutmen yang hanya dapat merekrut pada jabatan atau jenjang kepangkatan terbawah. Oleh karena itu, sistem rekrutmen dan promosi (kenaikan pangkat) merupakan kunci keberhasilan sistem perencanaan SDM dalam organisasi TNI AL. Pendekatan perencanaan SDM pada organisasi militer menitik beratkan pada dua aspek, yaitu perencanaan jangka panjang dengan tujuan strategis dan aspek jangka pendek dengan tujuan operasional. Perencanaan jangka panjang ini berorientasi pada keberlangsungan pemenuhan, ketersediaan dan keseimbangan jumlah personel (SDM) setiap pangkat di waktu yang akan datang. Oleh karena itu, diperlukan suatu analisis yang dapat melihat dan merencanakan kondisi personel TNI AL di masa yang akan datang, salah satunya dengan analisis rantai Markov. Analisis rantai Markov merupakan suatu metode yang mempelajari sifat-sifat suatu variabel pada masa sekarang yang didasarkan pada sifat-sifatnya pada masa lalu dalam usaha menaksir sifat-sifat variabel tersebut dimasa yang akan datang. Setidaknya ada lima tahapan proses rantai Markov, yaitu penentuan state (kelas/kelompok), pembentukan matriks peluang transisi, penentuan panjang periode matriks peluang transisi, pendefinisian nilai vektor awal dan perhitungan jumlah personel periode yang akan datang. Penggolongan state didasarkan pada jenjang kepangkatan perwira TNI AL ditambah dengan state penambahan personel dan state pengurangan personel. Matriks peluang transisi menggambarkan perubahan dari satu state ke state yang lain pada periode waktu berikutnya, dan didapatkan hasil bahwa matriks peluang transisi dengan rataan enam tahun sebelumnya merupakan matriks peluang transisi terbaik. Sedangkan nilai vektor awal merupakan jumlah personel tiap pangkat dengan berbagai masa dinas dalam pangkat (MDDP) yang aktif pada organisasi periode Desember 2018. Untuk mengetahui kombinasi antara jumlah rekrutmen dan sistem promosi/MDDP mana yang memberikan dampak yang paling kecil terhadap organisasi, dalam hal perbandingan proyeksi jumlah personel yang terbentuk di masa depan dihadapkan dengan ruang jabatan yang tersedia, dilakukan pengujian terhadap dua puluh satu kombinasi perlakuan. Dari dua puluh satu perlakuan yang dievaluasi tersebut, didapatkan hasil bahwa kombinasi antara jumlah rekrutmen 456 dan MDDP 28 tahun ke pangkat kolonel merupakan kombinasi perlakuan yang memberikan dampak paling kecil terhadap organisasi dalam hal berlebihnya jumlah personel dibandingkan dengan jumlah ruang jabatan yang tersedia pada organisasi untuk semua pangkat perwira.
Keyword: matriks peluang transisi, perencanaan sumber daya manusia pada organisasi militer, rantai Markov, TNI Angkatan Laut

Judul: Simulasi rantai markov dengan peluang transisi stasioner pada promosi jabatan karyawan (studi kasus PT. Telkom Bukittinggi)
Abstrak: Promosi jabatan karyawan merupakan salah satu permasalahan yang kompleks dalam perusahaan. Jika seorang karyawan akan dipromosikan hams memenuhi syarat-syarat yang telah ditetapkan, misalnya: prestasi kerja, pendidikan, senioritas, dll. Namun perusahaan yang bersangkutan ingin mengetahui gambaran secara umum mekanisme promosi jabatan karyawan untuk setiap tingkat jabatan dan jurnlah karyawan dalam tiap tingkat jabatan pada talmn-talmn berikutnya. Berdasarkan ha! di atas maka dibentuklah suatu model mekanisme promosi jabatan karyawan dengan membuat beberapa asumsi untuk menyederhanakan masalah, dan salah satu asumsi yang paling mendasar dalam tulisan ini, yaitu sebaran karyawan setiap tingkat jabatan adalah seragam, artinya faktor senioritas, pendidikan, prestasi kerja, dll diabaikan. Model tersebut diharapkan dapat menggambarkan berbagai kemungkinan kejadian yang akan datang apakah karyawan naik tingkat (dipromosikan), tetap pada jabatannya, dipindahkan, diberhentikan, pensiun muda atau pensiun selama ia bekerja pada perusahaan tersebut. Sehingga model ini dapat sekaligus menduga jumlah karyawan setiap tingkat jabatan pada tahun­tahun berikutnya. Analisis yang digunakan untuk mendapatkan model mekanisme promosi jabatan karyawan yang diinginkan adalah proses rantai Markov yang merupakan proses stokhastik. Dengan mengambil anggapan bahwa promosi setiap karyawan hanya tergantung pada jabatan sekarang dan tidak tergantung pada jabatan masa lalu di perusahaan yang bersangkutan. Dengan analisa ini akan diperoleh suatu model mekanisme promosi jabatan karyawan yang berbentuk matriks peluang transisi transisi stasioner P ·. Gambaran perpindahan karyawan dari suatu jabatan tertentu apakah naik tingkat, pindah, pensiun muda, diberhentikan, pensiun atau tetap pada jabatannya pada masa yang akan datang, dapat diprediksi dengan proses simulasi yang menggunakan metode transformasi balikan atau metode transformasi invers (Table­Look-Up Method), dengan matriks peluang transisi stasioner p' sebagai input program. Penelitian ini juga memberikan inforu1asi pendugaan jumlah karyawan untuk setiap tingkat jabatan pada talmn-tahun berib1tnya Gmnlah karyawan yang tetap pada jabatannya, dipromosikan, dipindahkan, dipecat, pensiun muda dan pensiun) berdasarkan model rantai Markov yang terbentuk.
Keyword: 

Judul: Xylooligosaccharide production of corncobs as prebiotic candidate by high temperature heating and enzymatic hydrolysis.
Abstrak: Corncob waste is a rich xylan source that can be utilized as raw material for xylooligosaccharides (XOS) production. XOS is a potential prebiotic and has high economic value. Two corn varieties i.e. Bisi and Pioneer were first analyzed for its hemicellulose, cellulose and lignin contents and xylan yield to choose the corn variety to be studied. Process technology for XOS production was studied using available equipment such as oven. Xylooligosaccharide (XOS) from corncob was produced in two stages i.e. xylan extraction by heating at high temperatures in oven or autoclave as comparison, followed by enzymatic hydrolysis. Analysis of two corncob varieties showed that Pioneer variety contained higher hemicellulose content (34.98%) and xylan yield (18.32%) than Bisi variety (12.28% and 10.22%, respectively), therefore Pioneer variety was chosen as raw material for XOS production. Corncob particles were soaked in dilute acid (1 g/l H2SO4) for 12 h at 60 oC, filtered and washed with tap water and then heated in oven or autoclave. Before oven heating, The corncobs were added with water at various ratios (1:1 – 1:5) and then heated in oven at various temperature (130 oC, 140 oC, 150 oC for 0.5 h) and autoclave at 121oC for 0.5, 1, 1.5 and 2 h with one and two heating cycles. During heating, the total sugar and reducing sugar were increase, while the degree of polymerization was decrease. The results showed that heating in oven to extract the xylan was affected by the ratios of corncobs and aquadest and heating temperatures. Oven heating (130-150 oC) with optimum ratio of corncobs and aquadest (1:3) successfully increased the xylan content from 3.98% up to 18.21 – 19.46% while repeated heating cycle (two cycles) did not affect the xylan content. Heating the corncobs with aquadest (at the ratio of 1:3) in oven at 130 oC for 0.5 h produced 18.98% xylan and enzymatic conversion of the xylan by xylanase significantly increased the XOS content from 19.60% up to 44.06%. Heating the corncobs in autoclave (121 oC, 0.5 h) followed by enzymatic conversion produced higher XOS content (65.67%). The corncob XOS could stimulate the growth of Lactobacillus plantarum kik and Bifidobacterium longum ATCC 15707 by 1.2 until 1.7 unit log, indicating the prebiotic properties. Cookies prebiotic produced by addition of 5% (based on wheat flour) had higher hardness texture (1256 gf) than control without XOS (1067 gf).
Keyword: