Judul: Analisis pengadaan persediaan bahan baku jamu (simplisia) pada PT Leo Agung Raya Semarang
Abstrak: Kekayaan alam Indonesia berupa rempah-rempah telah lama dimanfaatkan untuk pengobatan beberapa jenis penyakit, yang dikenal dengan jamu. Pengadaan bahan baku jamu merupakan masalah mendasar yang sering dihadapi oleh produsen jamu di Indonesia. Kelangkaan pasokan simplisia ini disebabkan karena sebagian besar tanaman obat di Indonesia hanya diusahakan sebagai tanaman sampingan dengan pengelolaan tradisional.
Keyword: 

Judul: Analisis pengadaan dan pengendalian persediaan zingiberaceae (C. domestica, C. rhizoma dan C. xanthorizza) pada pabrik jamu tradisional PT.Martina Berto
Abstrak: Dewasa ini bisnis jamu tradisional semakin diminati dan tumbuh seiring dengan semakin meningkatnya kesadaran masyarakat luas akan pentingnya kesehatan tubuh dengan cara kembali menggunakan produk-produk alam (back to nature). Meningkatnya jumlah perusahaan jamu tradisional tersebut, memperketat pula persaingan. Perusahaan yang dapat memenuhi permintaan pasar dalam jumlah dan harga yang memadai dan mutu yang baik akan terus dapat bertahan. Hal tersebut perlu didukung oleh efisiensi produksi dan pengawasan mutu yang dilakukan oleh perusahaan, yang juga tidak terlepas dari unsur pengadaan bahan bakunya. Peningkatan produksi jamu ternyata meningkatkan pula kebutuhan simpilisia Zingiberaceae sebagai bahan baku utama pembuatan jamu. Kunyit (Curcuma domestica), temugiring (Curcuma rhizoma) dan temulawak (Curcuma xanthorizza) merupakan simplisia bahan baku jamu famili Zingiberaceae yang dominan dipakai pada hampir semua jenis produk olahan jamu.
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: