Judul: Analisis Beban Kerja pada Lini Produksi Air Minum Dalam Kemasan di PT Krakatau Daya Tirta, Cilegon
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi beban kerja dan energi yang digunakan dalam kegiatan produksi AMDK. Pengamatan dilakukan terhadap seluruh karyawan pabrik pada bagian produksi AMDK, 5 orang pekerja pada produksi kemasan gelas cup dan 8 pekerja pada produksi kemasan botol gallon. Analisis dilakukan berdasarkan parameter fisiologis (denyut jantung) dan kuesioner. Hasil penelitian menunjukkan laju konsumsi energi terbesar pada produksi kemasan gelas cup adalah pada subjek C5 pada rangkaian kegiatan memimdahkan kemasan kardus ke atas konveyor dan memindahkannya ke tempat penyimpanan. Selanjutnya pada produksi kemasan botol gallon laju konsumsi energi terbesar dialami oleh subjek G4 pada rangkaian kegiatan membilas botol gallon menggunakan mesin dan meletakkan pada konveyor mesin produksi. Berdasarkan hasil kuesioner semua subjek tergolong pada kategori beban kerja sedang, kecuali pada subjek G4 yang termasuk dalam kategori cukup berat.
Keyword: AMDK, beban kerja, laju konsumsi energi, produksi

Judul: Analisis konsumsi energi pada proses produksi es krim "Peters" di PT Dairyville, Jakarta
Abstrak: Industri Es Krim merupakan industri pengolah hasil pangan yang mempunyai prospek cerah di Indone- sia yang telah menuju negara industri/negara maju. Sebagai suatu produk pangan beku, sebagian besar proses pengolahan Es Krim membutuhkan perlakuan pendinginan dan refrigerasi yang memerlukan energi. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis kebutuhan energi dalam proses produksi Es Krim, termasuk perlakuan pendinginannya, pada PT Dairy- ville, Jakarta. Analisis energi pada industri Es Krim ini perlu dilakukan agar dapat diketahui berapa konsumsi energi perusahaan dan agar dapat dilakukan konversi energi untuk mengefisienkan pemakaian energi. Konsumsi energi terbesar terjadi pada proses produksi Es Krim dengan menggunakan peralatan penge- mas Sidam yaitu sebesar 2.320,63 kJ/ltr. Konsumsi energi terkecil terjadi pada proses produksi Es Susu dengan menggunakan peralatan pengemas Vexino, yaitu sebesar 408,87 kJ/1tr...dst
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: