Judul: Analisis formulasi strategi divisi perdagangan PT. Intidaya Agrolestari - Jakarta
Abstrak: PT Intidaya Agroilestari adalah sebuah perusahaan yang bergerak di bidang agribisnis dengan salah satu unit usaha atau kegiatan pemasaran buah segar yang dilakukan oleh divisi perdagangannya. Adanya perubahan dalam lingkungan usaha perusahaan akan senantiasa mempengaruhi kegiatan bisnis yang dijalankan. Karenanya, perusahaan secara keseluruhan dan divisi-divisinya secara khusu, perlu menyusun sebuah perencanaan strategis untuk mengatasi ancaman dan memanfaatkan peluang yang ada berdasarkan kekuatan dan kelemahannya dalam mencapai sasaran tertentu.
Keyword: 

Judul: Perencanaan dan Strategi Pemasaran Produk Estate Nursery PT. Intidaya Agrolestari
Abstrak: Tujuan geladikarya ini adalah untuk melakukan analisis lingkungan strategis perusahaan, yang meliputi lingkungan internal perusahaan dan lingkungan industrinya, mengetahui prospek pemasaran produk saat ini, menyusun alternatif perumusan strategi dan program pemasaran. Metoda yang digunakan adalah studi kasus dengan analisis deskriptif. Data dan informasi yang diperoleh diolah dan dianalisis dengan menggunakan analisis lingkungan industri, analisis SWOT dan bauran pemasaran. Berdasarkan hasil analisis lingkungan industri, maka intensitas persaingan diantara perusahaan pembibitan relatif cukup ketat, hal ini ditunjukkan oleh banyaknya jumlah pelaku dalam industri. Strategi yang dapat digunakan PT. lndagro dalam menghadapi lingkungan persaingan adalah strategi agresif/pertumbuhan dengan cara melakukan penerobosan pasar, dan didukung oleh strategi bersaing generikkeunggulan biaya menyeluruh melalui efisiensi cara/metoda produksi, efisiensi biaya distribusi dan pengendalian biaya-biaya overhead. Strategi ini diterapkan untuk menca­pai tujuan dan sasaran perusahaan antara lain dalam memenuhi permintaan pasar dalam negeri dan mengembangkan serta menyebarluaskan bibit dan produksi buah-buahan unggul nasional. Dalam jangka panjang, perusahaan dapat menerapkan strategi diferensiasi dengan cara mengembangkan kekhasan, melalui kepeloporan dalam teknologi/mutu dan meningkatkan jasa pelayanan kepada konsumen. Formulasi strategi pemasaran di atas, kemudian diterjemahk:an ke dalam bentuk bauran pemasaran dan agar dapat diimplementasikan di lapangan maka strategi terse­but dijabarkan ke dalam program pemasaran. Langkah awal yang dapat dilaksanakan perusahaan adalah penempatan produk pada posisi unggul mutu, harga dan pelayanan konsumen. Dalam rangka meningkatkan efisiensi biaya distribusi maka pemilihan saluran distribusi harus dilakukan secara selektif. Promosi jangka pendek ditujukan untuk memperkenalkan keberadaan produk kepada konsumen dan dalam jangka panjang bertujuan untuk membangun preferensi konsumen. Adapun implementasi program pemasaran antara lain secara berkala melakukan kontrol dan penyeleksian secara ketat terhadap pemakaian bahan baku agar terjamin mutu dan kualitas produk, pemotongan harga (diskriminasi harga) secara proporsional untuk konsumen industri, mengadakan kerjasama dengan distributor yang berpengalaman dan melakukan promosi dalam bentuk publisitas dengan mengintensifkan lobi kepada konsumen industri, mengingat para pemegang saham perusahaan memiliki pengaruh yang kuat dengan para pengambil keputusan di instansi pemerintah maupun perusahaan swasta.
Keyword: Efisiensi biaya, Saluran pemasaran, Bauran pemasaran

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: