Judul: Analisis manajemen persediaan produk ikan segar di pasar swalayan hero, Ciledug, Tangerang
Abstrak: Manajemen pengelolaan persediaan produk ikan segar yang dilakukan oleh pasar swalayan merupakan fungsi manajerial yang sangat penting dalam kegiatan pemasaran mengingat sifat ikan segar yang sangat mudah rusak dan keberadaannya dipengaruhi oleh musim khususnya ikan segar air laut. Penentuan kuantitas pemesanan persediaan produk ikan segar yang optimal merupakan bagian dari manajemen pengelolaan persediaan agar dapat menjaga kontinuitas persediaan produk dan mengefisiensikan biaya pengadaan persediaan dan hal ini dapat dianalisis dengan menggunakan metode EOQ (Economic Order Quantity). Penelitian ini bertujuan untuk mencari kuantitas pemesanan persediaan produk ikan segar yang optimal, tingkat persediaan pengaman produk ikan segar yang optimal dan titik pemesanan kembali produk ikan segar yang optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kuantitas pemesanan produk ikan segar yang diperoleh dengan menggunakan metode EOQ menghasilkan jumlah yang lebih besar dan frekuensi yang lebih sedikit daripada kuantitas dan frekuensi pemesanan yang dilakukan oleh pasar swalayan, sehingga mampu menekan biaya pengadaan persediaan menjadi lebih rendah sedangkan tingkat persediaan pengaman yang dihasilkan berdasarkan metode EOQ lebih kecil daripada tingkat persediaan pengaman yang diadakan pasar swalayan, sehingga biaya tambahan yang harus dikeluarkan menjadi lebih rendah.
Keyword: 

Judul: Model optimasi sistem pengendalian persediaan produk agroindustri pada pasar swalayan
Abstrak: Manajer yang menangani pemasaran pengecer produk agroindustri harus mengadakan perencanaan persediaan untuk menentukan kebijakan pengaturan persediaan. Kebijakan ini dibutuhkan untuk menjaga keseimbangan antara permintaan dan penawaran sehingga kontinuitas penjualan terjamin. Sistem pengendalian persediaan merupakan masalah khusus dalam pengadaan produk untuk didistribusikan kepada konsumen. Pengendalian persediaan adalah usaha untuk memperoleh dan sekaligus memelihara keseimbangan ekonomis diantara biaya-biaya yang terlibat dalam pengendalian persediaan seperti biaya pemesanan, biaya penyimpanan, dan biaya kekurangan persediaan. Pengendalian persediaan merupakan aspek fisik yang penting dalam manajemen pemasaran pengecer karena didalamnya dilakukan pengambilan keputusan persediaan untuk menentukan informasi kapan memesan dan berapa banyak yang harus dipesan. Jumlah pemesanan adalah jumlah unit produk yang dipesan untuk mengisi persediaan sedangkan tingkat pemesanan adalah jumlah persediaan saat dimana pemesanan kembali dilakukan. Tingkat persediaan dipengaruhi oleh jumlah pemesanan dan selang waktu pengadaan. Tingginya biaya yang terlibat dalam persediaan mem- buat manajemen perlu menetapkan tingkat persediaan yang optimum. Persediaan yang terlalu banyak akan mengurangi resiko kehabisan tetapi akan meningkatkan hiaya penyimpan- an, sebaliknya persediaan yang terlalu sedikit dapat meng- hemat biaya penyimpanan tetapi dapat menyebabkan resiko kehabisan yang tinggi. SWICS90 adalah paket model pengendalian persediaan yang dapat menentukan prakiraan permintaan tingkat persediaan dan prakiraan biaya pengendalian persediaan pada Hero swalayan, Bogor. Prakiraan permintaan dapat ditentukan dengan paket sub model KIRA. Optimalisasi persediaan dapat ditentukan oleh sub model KEN1, keluaran sub model ini adalah titik pemesanan, jumlah pemesanan, dan prakiraan biaya pengendalian persediaan. Usaha meredam fluktuasi peningkatan permintaan perlu diadakan stok pengaman (safety stock). Simulasi jumlah stok pengaman ditentukan dengan meminimumkan biaya kekurangan dan penyimpanan. Besar stok pengaman dapat di- tentukan dengan sub model KEN2. Model simulasi ini disusun dari frekuensi permintaan waktu tunggu dengan menyusun peluang untuk setiap nilai permintaan. Masukan model ini adalah prakiraan permintaan, selang permintaan harian dan selang waktu tunggủ.
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: