Judul: Penerapan Model Program Sasaran Pada Perencanaan Produksi Breeding Farm Di Pt. X" Terbaik"
Abstrak: Krisis moneter yang terjadi pada pertengahan tahun 1997 telah berpengaruh terhadap bisnis perunggasan Indonesia. Akibat dari terdepresiasinya nilai tukar rupiah terhadap dollar, telah melumpuhkan sebagian besar perusahaan perunggasan Indonesia. Fenomena tersebut membuktikan bahwa bisnis perunggasan merupakan bisnis yang sangat rentan terhadap gejolak harga. Seiring dengan membaiknya perekonomian Indonesia, pada tahun 2000 dunia perunggasan Indonesia memasuki tahap untuk bangkit kembali. Hal ini ditandai dengan jumlah produksi DOC sebesar 60 persen pada tahun 2000 akibat dari tumbuhnya perusahaan pembibitan baru, terutama di luar Jawa (Direktorat Jenderal Peternakan, 2001). Melihat kenyataan tersebut sebenarnya bisnis perunggasan di Indonesia dapat dikatakan masih mempunyai prospek bisnis yang cukup cerah di masa datang. Berdasarkan fenomena di atas, maka beberapa perusahaan yang bergerak di bidang perunggasan berusaha untuk tetap survive di tengah gejolak perekonomian Indonesia yang tidak menentu. Salah satu perusahaan yang tetap survive sampai saat ini adalah PT. "X", Tbk. PT. "X", Tbk merupakan perusahaan swasta yang bergerak di bidang usaha pembibitan ayam (breeding farm) dengan produk utama DOC (Day Old Chick). Pada saat pra krisis, perusahaan telah memiliki usaha yang telah terintegrasi mulai dari pabrik pakan, pembibitan sampai dengan rumah potong ayam (RPA). Namun saat krisis melanda, perusahaan melakukan efisiensi besar-besaran dengan menutup sebagian besar farm dan bidang usaha yang dimiliki, kini perusahaan mulai merintis kembali usahanya dengan mulai membuka farm baru dan memulai usaha baru di bidang peternakan dan perikanan. dst....
Keyword: DOC, PT. "X", Tbk., Manajemen Produksi, Manajemen Produksi, Perencanaan Produksi, Goal Programming

Judul: Analisis strategi pemasaran Day Old Chick (DOC) broiler final stock di PT Sierad Produce Tbk Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Industri perunggasan selayaknya berbasis sumberdaya lokal. Kenyataannya sumberdaya lokal berupa teknologi yang dapat mengganti komponen impor baik pakan ,bibit dan sarana produksi lainnya merupakan kebutuhan yang belum dapat terpenuhi. Industri perunggasan juga tidak hanya di tuntut untuk memenuhi sarana produksinya dari sumberdaya lokal saja. Akan tetapi ada tuntutan yang tidak kalah penting yaitu meningkatkan produkstifitas ternak secara edisien melalui inovasi teknologi. Selain itu, harus dikembangkan rekayasa sosial untuk lebih memberdayakan peternakan rakyat sebagai basis utama perunggasan di negara ini. Salah satu peranan penting dalam industri perunggasan adalah Day Old Chick (DOC). DOC merupakan input atau sarana produksi yang memiliki nilai strategis, dimana tanpa DOC tidak akan ada industri perunggasan. Keberhasilan industri perunggasan dapat diwujudkan menjadi lebih maju, efisien dan tangguh jika didukung oleh keberhasilan dalam pengelolaan DOC.
Keyword: 

Judul: Signature Recognition using VFI5 Algorithm and Wavelet Preprocess.
Abstrak: Biometric is a science in recognizing the identity of a person based on their physical or behavioral traits. Today, one of the most widely applied biometric object is hand-written signature. In this research, we tried to identify offline handwritten signature using VFI5 (Voting Feature Intervals 5) classification algorithm. The VFI5 classification algorithm has been used previously on non-image objects with promising result. The feature used in the classification is the grayscale value of the image and the signature image dimension used in this research is 40×60 pixels which means originally there are 2400 features that relatively large to compute. Thus, Haar wavelet transform is used to reduce the dimension. This is done by taking only the approximation image of the transformation result, and leave the horizontal, vertical, diagonal details. The wavelet decomposition is applied until the fifth level, creating new low level images with 20×30, 10×15, 5×8, 3×4, 2×2 dimension respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. The approximation images then classified using VFI5 algorithm, with 97.5%, 95%, 90%, 65%, and 62.5% accuracy respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. It turned out that VFI5 algorithm can be used to identify images with wavelet transform to reduce the image dimension with good result, and the higher decomposition level applied, the more accuracy dropped. Keywords: signature identification, wavelet image dimension reduction, image classification, VFI5 algorithm.
Keyword: