Judul: Analisis Data Keterlambatan Bahan Baku Berdasarkan Pendekatan Data Warehouse Dan Pohon Keputusan C5.0
Abstrak: Dalam aktivitas bisnis yang selalu dinamis, para pelakunya harus senantiasa memikirkan strategi dan inovasi dari kualitas produk agar dapat mengembangkan skala bisnis mereka. Salah satu upaya dalam memenuhi kebutuhan bisnis tersebut adalah dengan melakukan analisis terhadap kegiatan pembelian bahan baku yang dibutuhkan oleh perusahaan terkait produksi. Semakin cepat pemenuhan kebutuhan tersebut, maka perusahaan dapat memaksimalkan segala aktivitas yang berhubungan dengan proses produksi. Salah satu permasalahan penting terkait kegiatan pembelian barang adalah kegiatan keterlambatan penerimaan barang dari vendor kepada perusahaan yang melakukan pembelian. Dengan berdasarkan latar belakang permasalahan yang dihadapi oleh PT AKPI Tbk maka penelitian ini bertujuan untuk melakukan pembangunan data warehouse dan OLAP untuk menyajikan informasi pembelian barang dan bahan baku secara multidimensi. Pembangunan data warehouse pada penelitian ini menggunakan aplikasi SpagoBI Studio yang terhubung dengan DBMS Oracle 11g XE dan SpagoBI web server yang digunakan sebagai antar muka dalam pembangunan aplikasi OLAP. Aplikasi OLAP yang terbentuk telah melalui skenario pengujian terhadap kesesuaian operasi OLAP dan query OLAP. Selain itu penelitian ini pun membangun model algoritme pohon keputusan C5.0 yang dapat menghasilkan aturan-aturan untuk mengidentifikasi keterlambatan pengiriman barang sehingga dapat dimanfaatkan dalam kegiatan analisis pembelian barang dan bahan baku PT AKPI Tbk. Aturan klasifikasi yang memiliki akurasi paling besar yang dihasilkan dari algoritme C5.0 yaitu fold 3 dengan akurasi paling besar dengan nilai 70.4%. Pada fold 3 terdapat 45 aturan yang terdiri dari 19 aturan yang menghasilkan kelas ontime (kedatangan barang tepat waktu) dan 26 aturan yang menghasilkan kelas delay (kedatangan barang terlambat). Berdasarkan hasil analisis keterlambatan pengiriman barang maka atribut yang paling memiliki pengaruh terbesar yaitu atribut ccid atau akun departemen sebesar 28.1 %.
Keyword: data mining, data warehouse, model klasifikasi, olap, pohon keputusan

Judul: Sistem Penunjang Keputusan Manajemen Logistik Pada Agroindustri Berbahan Baku Karet (Studi Kasus Di Pt. Agronesia Divisi Inkaba).
Abstrak: Pertumbuhan sektor industri karet di Indonesia belum tumbuh secara maksimal karena adanya permasalahan dalam bidang logistik, yang dapat dilihat dari nilai Logistic Performance Index (LPI) Indonesia pada tahun 2012 berada pada peringkat ke-59 dari 183 negara. Untuk mengatasi permasalahan dalam bidang logistik, dibutuhkan kemampuan untuk mengambil keputusan secara cepat, efektif, dan efisien dalam manajemen logistik. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan sistem penunjang keputusan berbasis web yang dapat memberikan keluaran sebagai solusi atas permasalahan-permasalahan logistik yang ada. Pendekatan yang digunakan untuk proses dan analisis data yaitu analisis ABC, AHP, dan simulasi Monte Carlo. Model penyelesaian dan data tersebut dikemas dan diimplementasikan dalam perangkat lunak sistem pengambilan keputusan. Hasil perhitungan AHP menunjukkan bahwa Tunggal Abadi terpilih sebagai pemasok bahan baku SIR 50, PT. Tanggamus sebagai pemasok SIR 20, dan PT. Hosana mandiri sebagai distributor. Hasil simulasi Monte Carlo menunjukkan bahwa rata-rata permintaan SIR 50 adalah 6 600,23 kg/bulan dan SIR 20 sebesar 4 828,17 kg/bulan. Perangkat lunak sistem pengambilan keputusan ini telah diverifikasi dan divalidasi mampu memberikan rekomendasi pengambilan keputusan bagi manajemen logistik.
Keyword: AHP, decision support system, logistic management, Monte Carlo simulation

Judul: Distribution and Diversity of Ectoparasite Mites on Geckos in Indonesia
Abstrak: Data on the diversity and dispersal of parasitic mites on house geckos in Indonesia are very scarce. In this work, the distribution and diversity of mites living on three species of house geckos, namely Cosymbotus platyurus, Hemidactylus frenatus, and H. garnotii collected throughout Indonesia, has been elaborated. Geckos and mites were captured and immediately preserved in 70% ethanol. Whole mount of the mites was prepared by clearing in lactophenol followed by mounting on polyvinyl lactophenol solutions. The SEM preparation was conducted to examine the detail morphological characters of the mites. The results showed that among 448 individuals of geckos, 221 geckos were infected by Geckobia mites. Prevalences of C. platyurus, H. frenatus, and H. garnotii infested by mites were 14.8%, 50.69%, and 79.6%, respectively. Three different spesies of Geckobia (G1, G2, and G3) could be differentiated; and based on similarities of their morphological characters to ones described in published literatures, Geckobia G2 is Geckobia glebosum and Geckobia G3 is Geckobia bataviensis while G1 could not be identified to the species level. The highest mean intensity of Geckobia G1 infestation was found on H. garnotii (I=7.0), G. glebosum infestation on H. frenatus (I=3.5), and G. bataviensis infestation on H. garnotii (I=11.8). In general, C. platyurus was infested by the least number of mites. Geckobia G1 were found living on the skin folds on the claws, G. glebosum were found mainly on the body and thigh, and G. bataviensis were found on almost all parts of the host’s body. Geckobia mites are distributed randomly throughout Indonesian Archipelago, following the pattern of distribution of their hosts. So it is concluded that Geckobia G1, G. glebosum, and G. bataviensis are sympatric.
Keyword: