PENGARUH KOMPOSISI MASSA CAT BATU GAMPING DENGAN TiO2 DAN DISPERSANT PEG6000 TERHADAP SIFAT SELF CLEANING

Telah diaplikasikan nanopartikel TiO2 dari hasil sintesis prekursor TiCl3 dengan fase anatase dan rutile sebagai agen self cleaning pada cat batu gamping menggunakan polietilen glikol (PEG) 6000 sebagai dispersant. Ukuran nanopartikel untuk fase anatase adalah 7 – 15 nm dan untuk fase rutile adalah 80 - 99 nm. Pengotor yang digunakan untuk uji self cleaning adalah lumpur. Pengujian self cleaning dilakukan pada tiga kondisi yaitu sampel dijemur di bawah sinar matahari, ultraviolet, dan di dalam ruangan. Pengolahan citra menggunakan software ImageJ digunakan untuk menghitung luas area pengotor dan persentase sisa pengotor. Untuk mengetahui distribusi TiO2 pada cat dilakukan pengujian menggunakan Atomic Force Microscopy (AFM) pada sampel yang memiliki sifat self cleaning terbaik. Dari hasil pengujian diperoleh bahwa komposisi massa cat batu gamping yang memiliki sifat self cleaning terbaik dengan perbandingan TiO2 dan PEG6000 sebesar 1:4 adalah massa 50 gram dengan nilainilai karakteristik sudut kontak pada penjemuran di bawah sinar matahari, di teras, dan di dalam ruangan masing-masing adalah 10°, 12°, dan 13°. Hasil persentase pengotor yang terdegradasi pada penjemuran di bawah sinar matahari, sinar ultraviolet, dan di dalam ruangan masing-masing 82,28%, 69,23%, dan 55,96%

PERAMALAN JUMLAH PENJUALAN NOTA DI CV. GEMILANG INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)

Perusahaan harus mendapatkan kepuasaan pelanggan yang maksimal agar dapat meningkatkan keuntungan. Faktor yang sangat mempengaruhi kepuasaan pelanggan yaitu adanya ketersediaan produk yang sesuai dengan keinginan pelanggan. Namun, ketersediaan produk sering kali menjadi permasalahan di perusahaan, hal ini dikarenakan persediaan dan permintaan sering tidak sesuai. Ketidaksesuaian persediaan dan permintaan akan membuat perusahaan harus menanggung biaya tambahan seperti holding cost. Begitu juga permasalahan yang dialami oleh CV. Gemilang Indonesia, dimana perusahaan tersebut sering mengalami permasalahan ketidaksesuaian persediaan dan permintaan nota. Permasalahan tersebut disebabkan karena CV. Gemilang Indonesia tidak mengetahui secara pasti seberapa banyak produk nota yang harus disediakan, kapan waktu produksi dan kapan waktu pemesanan material. Sehingga, sering terjadi penumpukan barang di gudang (over capacity) dan kekurangan persediaan (out of stock). Untuk dapat menyelesaikan permasalahan ketersediaan produk di CV. Gemilang Indonesia dapat dilakukan dengan peramalan penjualan menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN). Data yang digunakan untuk peramalan yaitu data timeseries penjualan enam produk jenis nota pada periode 2014-2016 per minggu. Data yang telah diperoleh akan dibedakan menjadi data training dan data testing dengan perbandingan 70:30. Model dengan delapan input layer dengan parameter lr dan mc diatas 0.5 merupakan model dengan prediksi terbaik yang melibatkan data training dan data testing dengan MAPE 0.696% dan RMSE 0,169937802 Dengan demikian metode Artificial Neural Network dapat diterapkan untuk peramalan penjualan nota di CV. Gemilang Indonesia

Optimal inventory decisions in a multiperiod newsvendor problem with partially observed Markovian supply capacities

This paper considers a multi-period news-vendor problem with partially observed supply-capacity information which evolves as a Markovian Process. The supply capacity is fully observed by the buyer when the capacity is smaller than the buyer's ordering quantity. Otherwise, the buyer knows that the current-period supply capacity is greater than its ordering quantity. Based on these two observations, the buyer updates the future supply-capacity forecasting accordingly. With a dynamic programming formulation, we prove the existence of an optimal ordering policy. We also prove that the optimal order quantity is greater than the myopic order quantity.Partial information Markovian process Inventory planning and control Capacity learning

Inventory Management Modeling With Markov Decision Process (Mdp) For Equitable Distribution Of Supplies Under Uncertainty

Food insecurity is defined as the situation where people are not able to access enough food at all times for an active, healthy life. The 2012 food security report stated that 49 million Americans including children lived in food insecure households. Many individuals suffering from food insecurity obtain assistance from governmental programs and nonprofit agencies. Food banks are one of many non-profit organizations assisting in the fight against hunger. They serve communities by distributing food to those in need through charitable agencies. Many of the food distributed by the food bank comes from donations. These donations are received from various sources in uncertain quantities at random points in time. Working with this type of uncertainty in supplies can be very challenging. This thesis aims at developing a decision making model that will assist food banks to distribute supplies equitably as well as measure their performance using the pounds per person in poverty indicator. This model will also assist them in managing their inventory levels in order to meet the demand of aid recipients with the random supplies (donations) to the food bank