Judul: Analysis  of production costs and pricing of drinking water  at pt watertech estate cikarang
Abstrak: Air merupakan salah satu unsur penting dalam kehidupan. Kebutuhan air bersih merupakan kebutuhan yang tidak terbatas dan berkelanjutan. PT Watertech Estate Cikarang sebagai perusahaan penyedia air bersih harus dapat mengolah air baku yang semakin menurun kualitasnya menjadi air bersih layak konsumsi untuk didistribusikan kepada konsumen.Tingginya biaya produksi akan mempengaruhi tarif air yang diberlakukan, sehingga analisis terhadap biaya produksi dan harga air minum pada PT Watertech Estate Cikarang perlu dilakukan. Penelitian ini juga menganalisis variabel-variabel yang berpengaruh terhadap produksi air serta mengevaluasi penetapan tarif dengan mekanisme full cost recovery. Produksi air pada PT Watertech Estate Cikarang dipengaruhi oleh variabel air baku dan penggunaan listrik. Saat ini tarif yang berlaku di PT Watertech Estate Cikarang telah memenuhi besaran tarif dengan mekanisme biaya pemulihan penuh. Berdasarkan mekanisme penetapan tarif full cost recovery maka diperoleh tarif dasar sebesar Rp 3.535/m 3 . Terdapat lima kelompok pelanggan yang mendapatkan subsidi dengan total subsidi sebesar Rp 1.386.922.515 dan rata-rata subsidi sebesar Rp 1.047/m 3 . Setelah adanya kenaikan tarif air pada bulan Maret 2013, terdapat tiga kelompok pelanggan yang mendapatkan subsidi dengan total subsidi sebesar Rp 453.042.830 dan rata-rata subsidi adalah Rp 1.558/m 3., Water is one of the essential elements in life. The need of clean water is unlimited and sustainable. PT Watertech Estate Cikarang as a supplier of clean water companies must be able to process raw water to be clean water that is feasible to be consumed by consumers. High production cost will affect the water tariff imposed, so that the analysis of the cost of production and pricing of drinking water at PT Watertech Estate Cikarang needs to be done. This research also analized variables that affect to the production of water, and evaluated the tariff the full cost recovery mechanism. Water production in PT Watertech Estate Cikarang is positively and significantly determined by raw water and electricity usage. Currently, Tariff in PT Watertech Estate Cikarang has fulfilled the mechanism of full cost recovery. Based on the full cost recovery mechanism, the basic tariff of clean water is Rp 3.535/m 3 . There were five groups of customers that get the subsidy amount Rp1.386.922.515 in total with an average subsidy at Rp 1.047/m 3 . After the increasing the tarrif in March 2013, there were three groups of customer get subsidy amount Rp 453.042.830 in total with an average subsidy at Rp 1.558/m3.
Keyword: biaya produksi, full cost recovery, harga air, tarif dasar

Judul: Analisis Kelayakan Finansial dan Penentuan Tarif Dasar Air Bekas Nama NIM Tambang Batubara (Studi Kasus: Water Treatment Plant T-300 PT. Adaro Indonesia).
Abstrak: Air merupakan kebutuhan yang sangat penting dalam kehidupan makhluk hidup, terutama manusia. Tanpa air, manusia mustahil dapat bertahan hidup. Tahun 2008 PT. Adaro Indonesia mengembangkan unit pengolahan air yang diberi nama Water Treatment Plant T-300 untuk mengolah air bekas tambang yang sudah diproses dari kolam pengendapan atau SISPAL (Sistem Pengolahan Air Limbah) menjadi air bersih. Direncanakan kedepannya untuk pengelolaan pasca tambang, Water Treatment Plant T-300 diserahkan kepada masyarakat melalui Badan Pengelola Air Bersih (Bapel-AB) agar program ini terus berkelanjutan (sustain) ketika perusahaan sudah tidak beroperasi. Penelitian ini bertujuan untuk (1) Mengidentifikasi pola pengelolaan sumberdaya air dari program Water Treatment Plant T-300 (2) Menganalisis kelayakan secara finansial usaha pengelolaan Water Treatment Plant T-300 (3) Mengestimasi tarif/harga dasar air hasil pengolahan dari program Water Treatment Plant T-300 menggunakan mekanisme Full Cost Recovery. Kriteria kelayakan yang digunakan adalah NPV, IRR, dan Net B/C. Hasil perhitungan menunjukkan dengan harga output sebesar Rp 1.800/m3, nilai NPV sebesar -6.213.978.756 (NPV ≤ 0) nilai ini berarti investasi Water Treatment Plant T-300 mengalami kerugian sebesar Rp 6.213.978.756. Nilai Net B/C adalah sebesar 0,3116 (Net B/C ≤ 1) yang berarti untuk setiap nilai sekarang dari pengeluaran sebesar satu rupiah akan memberikan penerimaan sebesar 0,3116 rupiah, sedangkan nilai IRR yang diperoleh adalah sebesar -17,15% (IRR ≤ discount rate). Berdasarkan hal tersebut proyek Water Treatment Plant T-300 dinyatakan tidak layak secara finansial atau akan menyebabkan kerugian bagi pengelola. Hasil analisis switching value menunjukkan bahwa proyek atau usaha Water Treatment Plant T-300 akan memenuhi kriteria minimum kelayakan atau bisa dikatakan layak dengan menaikkan harga output hingga 157%. Biaya dasar produksi air per m3 adalah Rp 4.863, sehingga tarif dasar air bersih Water Treatment Plant T-300 adalah sebesar Rp 4.863/m3. Sebaiknya dilakukan penyesuaian tarif untuk mengurangi kerugian yang ditanggung oleh pengelola.
Keyword: Kelayakan Finansial, Tarif Dasar Air Bersih, Water Treatment Plant T-300

Judul: Identifikasi Jenis Aglaonema Menggunakan Probabilistic Neural Network
Abstrak: Aglaonema is an ornamental plant that is quite popular in Indonesia. It is estimated that there are nearly 8000 species Aglaonema in the world both native and hybrid. The many types of Aglaonema in the world causes difficult in identifying some types of Aglaonema. This research attempts to identify the type of Aglaonema based on the image using Probabilistic Neural Network (PNN). The data used in this study have 900 images of leaves, which consists of 30 types of Aglaonema. Each image of Aglaonema that will be identified by the system will first be subjected to two stages, texture feature extraction and colour feature extraction. The texture feature extraction used Local Binary Pattern Variance (LBPV) and Co-occurrence Matrix while the colour feature extraction used Histogram-162 (HSV-162). We perform two type of experiment, one where we uses each feature seperately and another where the two features are combine. For classifier we used Probabilistic Neural Network (PNN). The results indicates that the combination of Co-occurrence Matrix with HSV-162 yield a better accuracy compact two when the feature are used seperately. On the other hand, the combination of Local Binnary Pattern Variance (LBPV) and HSV-162 does not yield an increase in accuracy, however the accuracy on this case is better than the accuracy of the combination between Co-occurrence Matrix and HSV-162. The highest accuracy is obtained in the case of the Local Binnary Pattern Variance (LBPV) and HSV-162 with the value of 55.56%
Keyword: