Judul: Perencanaan Produksi Terpadu Di Pabrik Pakan Ternak Pucuk Tebu Pt. Pucuk Rosan Jaya Bululawaty, Malang, Jatim : Hamzah Adhi Martanto
Abstrak: Industri pakan ternak dengan pengolahan limbah daun/pucuk tebu yang produk kering hasil olahannya disebut fibre, mempunyai prospek yang baik, khususnya di Jawa Timur, karena potensi bahan bakunya paling besar di seluruh Indonesia, yaitu sebesar 787.360 ton fibre/tahun pada tahun 1993. PT Pucuk Rosan Jaya yang berlokasi di desa Bakalan, Bululawang, Malang adalah salah satu pabrik yang memanfaatkan limbah daun/pucuk tebu tersebut dan mengolahnya menjadi pakan ternak. Namun pabrik yang mulai beroperasi pada tanggal 2 Mei 1991, dalam kegiatan operasinya sampai saat ini ternyata masih mengalami kesulitan, yaitu belum tercapainya kesinambungan bahan baku yang diperlukan. Ke- sulitan ini mengakibatkan terjadinya kapasitas pabrik tidak beroperasi secara optimal, sehingga menimbulkan idle capacity sekitar 1.713,35 ton fi- bre/bulan sampai 2.068,20 ton fibre/bulan atau sekitar 52,92% sampai 63,84%. Berdasarkan permasalahan yang dihadapi PT Pucuk Rosan Jaya, maka penelitian ini bertujuan: 1) Secara umum melakukan perencanaan produksi baru dalam rangka mencapai tingkat produksi yang optimum. 2) Secara khusus; a) Menentukan nilai tambah yang mungkin dicapai selama satu tahun produksi b) Menentukan kapasitas optimal tiap bulan guna mencapai nilai tambah tersebut Hak cipta milik c) Menentukan komposisi jumlah bahan baku optimal, dari masing- masing daerah asal bahan baku tiap bulan, guna mencapai kapasitas produksi tersebut Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan pada PT Pucuk Rosan Jaya, berkaitan dengan realisasi produksi dari tahun 1992 sampai dengan ta- hun 1994 dan rencana produksi tahun 1995, dapat diajukan 4 alternatif pengambilan keputusan yang dapat dipertimbangkan untuk pemecahan masalah yaitu: 1) Berproduksi Sesuai Proyeksi Pasokan Bahan Baku Tahun 1995 2) Berproduksi Dengan Mengoperasikan Seluruh Kapasitas Pabrik Depan Tahun 1995 3) Berproduksi Dengan Mengoperasikan Seluruh Kapasiats Pabrik Depan Dan Be- lakang Tahun 1995 4) Berproduksi Sesuai Rencana PT Pucuk Rosan Jaya Tahun 1995 .....
Keyword: pakan ternak, pengolahan limbah, pucuk tebu

Judul: Optimasi produksi pakan "Nutrifeed" di Koperasi Jasa Usaha Bernama (KJUB) pupetsari K
Abstrak: Koperasi Jasa Usaha Bersama (KJUB) Puspetasari merupakan koperasi sekunder yang mengemban tugas untuk membina dan mendewasakan kehidupan KUD-KUD yang terdapat di Kabupaten Klaten, Jawa Tengah. Usaha koperasi dalam memenuhi tujuannya yaitu meningkatkan kesejahteraan anggotanya, salah satunya dilakukan melalui peningkatan pendapatan dari usaha-usaha yang dijalankannya, Salah satu bidang usaha yang dijalankan oleh koperasi ini adalah Pabrik Makanan Ternak Nutrifeed (PMTN) I yang menghasilkan konsentrat untuk ternak sapi. Dalam menjalankan usahanya PMTN I KJUB Puspetasari dituntut untuk mampu beroperasi secara efisien dan mampu menghasilkan keuntungan yang tinggi tanpa mengurangi pelayanan kepada anggotanya. PMTN I KJUB Puspetasari menghasilkan tiga jenis pakan yaitu BC 132 untuk sapi potong, DC 132 untuk sapi perah dara dan DC 133 untuk sapi perah laktasi. Untuk memproduksi ketiga jenis pakan tersebut, diperlukan berbagai macam sumberdaya (faktor produksi). Terbatasnya sumberdaya yang dimiliki PMTN I KJUB Puspetasari menuntut adanya pengalokasian yang efisien untuk menghasilkan produksi yang mampu memaksimumkan keuntungan koperasi. Berdasarkan uraian diatas, penelitian yang dilakukan bertujuan untuk mempelajari perencanaan produksi yang telah dijalankan PMTN I, menganalisis apakah perencanaan yang telah dijalankan tersebut telah optimal dan merumuskan rekomendasi tingkat penggunaan sumberdaya yang diperkirakan dapat meningkatkan keuntungan PMTN I. Hasil penelitian ini diharapkan mampu memberikan masukan bagi PMTN I sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan tingkat produksi optimal dan pengalokasian sumberdaya yang ada untuk mencapai tujuan koperasi. Penyusunan produksi optimal dilakukan dengan pembuatan model pemrograman linier. Fungsi tujuan dalam pembuatan model pemrograman linear adalah memaksimumkan laba kontribusi total yang dihasilkan oleh PMTN I KJUB Puspetasari. Variabel keputusan yang ada dalam model menunjukkan tingkat produksi optimal setiap jenis konsentrat sapi yang dihasilkan dalam mencapai tujuan PMTN I KJUB Puspetasari. Kendaia yang dimasukkan adalah sumber daya perusahaan (input produksi langsung, kapasitas mesin dan peralatan produksi) dan permintaan. Input produksi langsung meliputi bahan baku, bahan makanan pelengkap dan bahan pengemas. Mesin dan peralatan yang digunakan adalah mesin mixer dan mesin extruder, sedangkan permintaan mencakup permintaan maksimum dan minimum setiap jenis pakan. Solusi optimal model pemrograman linier menghasilkan analisis primal, analisis dual dan analisis sensitivitas. Untuk menilai apakah produksi aktual telah optimal dilakukan analisis penyimpangan antara tingkat produksi aktual dan tingkat produksi optimal. ...
Keyword: 

Judul: Signature Recognition using VFI5 Algorithm and Wavelet Preprocess.
Abstrak: Biometric is a science in recognizing the identity of a person based on their physical or behavioral traits. Today, one of the most widely applied biometric object is hand-written signature. In this research, we tried to identify offline handwritten signature using VFI5 (Voting Feature Intervals 5) classification algorithm. The VFI5 classification algorithm has been used previously on non-image objects with promising result. The feature used in the classification is the grayscale value of the image and the signature image dimension used in this research is 40×60 pixels which means originally there are 2400 features that relatively large to compute. Thus, Haar wavelet transform is used to reduce the dimension. This is done by taking only the approximation image of the transformation result, and leave the horizontal, vertical, diagonal details. The wavelet decomposition is applied until the fifth level, creating new low level images with 20×30, 10×15, 5×8, 3×4, 2×2 dimension respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. The approximation images then classified using VFI5 algorithm, with 97.5%, 95%, 90%, 65%, and 62.5% accuracy respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. It turned out that VFI5 algorithm can be used to identify images with wavelet transform to reduce the image dimension with good result, and the higher decomposition level applied, the more accuracy dropped. Keywords: signature identification, wavelet image dimension reduction, image classification, VFI5 algorithm.
Keyword: