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: Model of Sustainable Ruminant Feed Industry in Jepara, Central Java
Abstrak: Bahan baku pakan lokal yang berbasis hasil samping pertanian dan industri pertanian sangat berpotensi menjadi bahan baku pakan ternak, namun potensi ini belum termanfaatkan secara baik dan optimal yang disebabkan karena belum adanya data dan informasi yang akurat mengenai jumlah dan ketersediaan bahan baku pakan lokal. Pabrik pakan merupakan salah satu komponen pendukung industri pakan yang sebagian besar sumber bahan pakan dan pasar terdapat di perdesaan, pabrik pakan akan berjalan baik jika suplai bahan baku tersedia secara kontinyu. Penelitian ini dilakukan di Jepara, Jawa Tengah dengan bahan penelitian berupa hasil pertanian, hasil samping pertanian, dan hasil samping industri pertanian. Penelitian ini merupakan penelitian survei dengan tujuan: 1). mengidentifikasi dan mengevaluasi ketersediaan sumber bahan pakan lokal; 2). menganalisis daya dukung sumber bahan pakan lokal; dan 3). membuat model industri pakan ruminansia berkelanjutan di Jepara. Data yang digunakan berupa data primer dan sekunder yang dianalisis secara deskriptif yang terdiri dari: 1). identifikasi dan evaluasi ketersediaan sumber bahan pakan lokal; 2) analisis daya dukung sumber bahan pakan lokal; 3) analisis model industri pakan ruminansia berkelanjutan di Jepara. Penelitian ini bermanfaat menjadi data dan informasi dasar dalam pengembangan industri pakan di Indonesia pada umumnya dan di Kabupaten Jepara pada khususnya dengan memanfaatkan sumber bahan lokal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produksi bahan pakan lokal yang tersedia sebagai pakan ternak dari total produksi adalah jerami padi sebesar 70%, jerami jagung sebesar 91%, jerami kacang tanah sebesar 95%, jerami kacang kedelai sebesar 98%, daun ubi jalar sebesar 90%, daun ubi kayu sebesar 98%, pucuk tebu sebesar 95%, dedak padi sebesar 100%, ampas tahu sebesar 60%, dan ampas tempe sebesar 100%. Daya dukung Jepara berdasarkan produksi potensial sebanyak 40.156,46 ST, produksi efektif sebanyak 36.207,88 ST, dan produksi riil sebanyak 27.480,79 ST. Estimasi peningkatan populasi ternak (PPT) Jepara berdasarkan produksi potensial sebanyak 3.894,46 ST, produksi efektif sebanyak -54,12 ST, dan produksi riil sebanyak -8.781,21 ST. Daerah yang mempunyai nilai daya dukung dan PPT tertinggi adalah Kecamatan Nalumsari dan Batealit. Pengembangan model industri pakan ruminansia berkelanjutan menggunakan prinsip pertanian terpadu yaitu integrasi antara pabrik pakan, industri pertanian, industri bahan baku pakan, serta industri pupuk organik dan bioenergi. Pabrik pakan ruminansia di Jepara diarahkan untuk memproduksi konsentrat sapi potong dengan kebutuhan konsentrat sebanyak 577,20 ton/bulan untuk 9.620 ekor sapi bakalan dengan alternatif lokasi pabrik yang direkomendasikan yaitu Kecamatan Pakis Aji, Mlonggo, dan Bangsri.
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: