Judul: Modeling Reverse Supply Chain Risk for Beef Industry with Integrated Adaptive Contract.
Abstrak: Daging sapi merupakan salah satu produk argo-industri yang mudah rusak dan memberikan dampak yang signifikan terhadap pencemaran lingkungan, baik itu pada saat dipeternakan maupun proses penjualan dengan menggunakan cold chain. Reverse supply chain merupakan sebuah konsep yang dapat mengendalikan ketidakpastian dan memberikan nilai tambah produk. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model rantai pasokan daging sapi terbalik untuk mengendalikan ketidakpastian, dengan tujuan khusus sebagai berikut. 1) Memformulasi dan menganalisis faktor dan penyebab reverse supply chain daging sapi dan memberikan tindakan pencegahan terhadap faktor tersebut. 2) melakukan investigasi terhadap dampak reverse supply chain terhadap cash flow. 3) Memformulasikan model untuk mengendalikan ketidakpastian permintaan, kualitas, fasilitas perbaikan, tenaga kerja, transportasi, harga, dan biaya reverse supply chain. 4) Memformulasikan kontrak untuk membagi risiko kepada para pelaku dalam reverse supply chain. Hasil penelitian dari tujuan 1) didapatkan nilai bullwhip effect dapat diturunkan dengan melakukan re-formulasi model pencatatan pengiriman, peramalan dengan kombinasi metoda Seasonal Naive bayes, Artificial neural network dan ARIMA mampu menghasilkan peramalan penjualan yang dapat menangkap kondisi seasonal dan nonseasonal dengan lebih akurat. Hasil tujuan 2) analisis cash flow menunjukan pengembalian product tidak mempengaruhi cash flow, dan investasi dengan bunga bank dan letter of Credit secara akumulatif berdampak terhadap harga jual produk sebesar 11%. Aktivitas RSC berdampak terhadap meningkatnya cash flow perusahaan. Hasil tujuan 3) Pengendalian ketidakpastian dalam reverse supply chain menggunakan PILP, didapatkan nilai minimum untuk biaya pengendalian kualitas untuk ketidakpastian terhadap kualitas produk, jumlah produk, kapasitas perbaikan, dan waktu pengembalian dengan nilai minimum Rp.30.000. Kemudian biaya perbaikan produk kategori A, B, dan R didapatkan biaya minimum sebesar Rp. 2.139.150. Biaya transportasi dan route optimal didapatkan menggunakan model MDRV dan MILP, didapatkan route optimum dan biaya Sopir truk dengan kontrak harian akan optimal digunakan dengan upah yang murah, dengan upah yang lebih besar dari 5.000 rupiah dengan biaya minimum trasportasi sebesar Rp. 375.400. Hasil dari tujuan 4) dengan menggunakan pemodelan matematika MILP didapatkan kontrak pembagian resiko untuk aktivitas reverse supply chain antara distributor dan retailer, pembagian resiko akan bersifat adaftif terhadap kondisi aktual dilapangan. Dengan menggunakan biaya optimal dari tujuan 3 didapatkan pembagian biaya resiko sebesar Rp. 2.717.080 untuk distributor and Rp. 1.801.188 untuk pengecer. Pembagian resiko mampu meningkatkan nilai tanggungjawab antara distributor dan pengecer untuk menjaga proses order dan kualitas daging sapi. Hasil analisis sensitivitas menunjukkan bahwa model tahan terhadap kondisi ekstrim.
Keyword: Beef, Reverse Supply Chain, Bullwhip Effect, MILP, PILP

Judul: Rekayasa model perencanaan investasi pada agribisnis daging sapi
Abstrak: Komoditi daging sapi memiliki peluang pasar yang relatif tinggi. Produksi lokal belum mampu mencukupi permintaan dalam negeri, sehingga sekitar 20 persen kebutuhan tersebut dipenuhi dengan cara mengimpor, baik sapi bakalan dan daging sapi beku. Investasi di bidang agribisnis daging sapi perlu digalakkan dalam rangka mengurangi tingkat ketergantungan terhadap impor tersebut. Model InvesSapot terdiri dari enam basis data dan empat basis model. Sistem manajemen basis data meliputi data karakteristik berbagai jenis sapi potong, data informasi kredit, data prakiraan permintaan pasar, data finansial penggemukkan sapi potong, data distribusi, dan data finansial industri daging sapi, sedangkan sistem manajemen basis model terdiri dari AnPrakira, yaitu analisa prakiraan permintaan pasar terhadap komoditi ternak dan daging sapi dengan mempergunakan model pertumbuhan populasi Keluaran sub model AnPrakira berupa jumlah pangsa pasar yang diinginkan, kemudian dipergunakan sebagai tingkat produksi proyek. Sub model AnFinTer dirancang untuk menganalisa kelayakan proyek penggemukkan sapi potong secara finansial, AnDistri dirancang untuk menganalisa biaya distribusi baik distribusi ternak dan karkas, kemudian AnFinın dipergunakan untuk menganalisa kelayakan proyek industri daging sapi secara finansial Verifikasi sub model AnPrakira menunjukkan bahwa total permintaan ternak dari lokasi pasar yaitu DKI Jakarta, mengalami peningkatan rata-rata sebesar 13.9 persen per tahun, sedangkan konsumsi daging sapi di DKI Jakarta meningkat setiap tahun rata-rata sebesar 2.1 persen. Pengujian sub model AnFinTer dan AnDistri dilakukan dengan mempergunakan proyek A penggemukkan sapi potong skala 65 ekor tiap periode dengan tiga jenis distribusi yaitu distribusi ternak mempergunakan truk milik perusahaan (A(1)), sewa angkutan ternak (A(2)) dan distribusi karkas (A(3)). Pembiayaan proyek dilakukan dengan dua skenario yaitu bank dengan sistem bunga (skenario 1) dan bank syariah (skenario 2). Hasil verifikasi menunjukkan proyek A(3) dengan skenario 1 paling menguntungkan, dengan nilai kriteria investasi NPV paling tinggi diantara proyek lainnya Kelemahan proyek A(3) adalah pemotongan harus dilakukan minimal di RPH tipe B dan konsumen di lokasi pasar sudah harus pasti. Selanjutnya verifikasi AnFinTer dilakukan menggunakan proyek B penggemukkan pola PIR, dengan dua skenario pembiayaan yaitu koperasi (skenario 1) dan rentenir (skenario 2). Skenario I dinilai layak dengan nilai NPV positif, IRR 28.8 persen, net B/C 1.27 dan PBP 414 tahun, sedangkan skenario 2 tidak layak. Proyek C (industri daging sapi) dipergunakan dalam verifikasi sub model AnFinin. dengan memakai dua skenario pembiayaan yaitu bank dengan sistem bunga (skenario 1) dan bank syariah (skenario 2). Hasil pengujian menunjukkan bahwa skenario 2 dinilai lebih menguntungkan dengan nilai kriteria investasi, NPV bernilai positif dan lebih tinggi daripada skenario 2, IRR 54.9 persen, net B/C 4.97 dan PBP 1.26 tahun. Analisa sensitivitas terhadap ketiga proyek, menunjukkan bahwa walaupun terjadi penurunan harga jual dan kenaikkan harga bahan baku sebesar 10 persen untuk proyek A dan B dan 5 persen untuk proyek C, proyek A dan C dinilai masih layak, sedangkan proyek B tidak layak. Hal ini menunjukkan bahwa proyek B sensitif terhadap perubahan harga jual dan harga bahan baku. Penurunan harga jual lebih berpengaruh terhadap nilai proyek daripada kenaikkan harga bahan baku.
Keyword: 

Judul: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera