Multi Unit Spares Inventory Control-Three Dimensional (MUSIC 3D) Approach to Inventory Management

Inventory control is a series of efforts that need to be done for each company to generate the maximum profit from existing inventory. In this study inventory control was conducted through the Multi-Unit Spares Inventory Control – Three Dimensional (MUSIC 3D) approach at PT Fajar Mas Murni Surabaya using three analysis, namely ABC analysis, SDE analysis, and FSN analysis. The result of ABC analysis show that category A consists of 6 items (3%) which contribute 81% to company income, category B consists of 16 items (8%) which contributes 15% to company income, while category C consists of 190 items (89%) which contribute 4% to company income. The result of SDE analysis shows that category S consists of 127 items (60% of all items), category D consists of 43 items (20% of all items), while category E consist of 42 items (20% of all items). The result of FSN analysis show that category F consists of 15% (7% of all items), category S consists of 41 items (19% of all items) and category N consists of 156 items (74% of all items)

Pengembangan Model Fuzzy Project Evaluation Untuk Analisis Kelayakan Finansial Pendirian Pabrik Baru

Untuk rencana pembangunan suatu pabrik baru, aspek finansial merupakan aspek terpenting dalam evaluasi kelayakannya. Dikatakan demikian, karena sekalipun aspek lain tergolong layak, jika studi aspek finansial memberikan hasil yang tidak layak, maka usulan proyek akan ditolak karena tidak memberikan manfaat ekonomi. Dalam penelitian ini Net Present Value (NPV) digunakan sebagai metode evaluasi kelayakan finansial rencana pendirian pabrik PT. X. Dalam perhitungan NPV, salah satu faktor yang krusial adalah tarif diskonto atau discount rate yang berlaku pada masa pengembalian investasi suatu proyek. NPV suatu proyek harus dihitung dengan discount rate konstan sampai masa pengembalian investasi, meski pada kenyataannya faktor – faktor yang mempengaruhi discount rate setiap tahun tidak selalu sama, akibatnya nilai NPV menjadi samar (fuzzy). Untuk mengatasi hal tersebut, maka dilakukan suatu pemodelan untuk mendekati nilai discount rate yang tepat. Dalam penelitian ini discount rate dihitung berdasarkan nilai WACC (Weighted Average Cost of Capital) yang merupakan gabungan dari struktur modal, yaitu hutang dan ekuitas. Untuk memperoleh nilai WACC yang tepat, dilakukan pendekatan dengan menggunakan Triangular Fuzzy Number (TFN). Adapun penggunaan fuzzy dilakukan karena WACC mengandung unsur ketidakpastian yang tinggi, yang bisa membuat perhitungan WACC dengan metode konvensional menjadi samar/kabur. Dari hasil perhitungan menggunakan TFN, diperoleh nilai WACC sebesar 13.64 % dan menghasilkan NPV sebesar 6,430,464,000,000. Sedangkan nilai WACC deterministik yang dihasilkan evaluator sebesar 13.72 % dan menghasilkan NPV sebesar 6,358,310,540,00

Pengembangan Model Fuzzy Project Evaluation Untuk Analisis Kelayakan Finansial Pendirian Pabrik Baru

Untuk rencana pembangunan suatu pabrik baru, aspek finansial merupakan aspek terpenting dalam evaluasi kelayakannya. Dikatakan demikian, karena sekalipun aspek lain tergolong layak, jika studi aspek finansial memberikan hasil yang tidak layak, maka usulan proyek akan ditolak karena tidak memberikan manfaat ekonomi. Dalam penelitian ini Net Present Value (NPV) digunakan sebagai metode evaluasi kelayakan finansial rencana pendirian pabrik PT. X. Dalam perhitungan NPV, salah satu faktor yang krusial adalah tarif diskonto atau discount rate yang berlaku pada masa pengembalian investasi suatu proyek. NPV suatu proyek harus dihitung dengan discount rate konstan sampai masa pengembalian investasi, meski pada kenyataannya faktor – faktor yang mempengaruhi discount rate setiap tahun tidak selalu sama, akibatnya nilai NPV menjadi samar (fuzzy). Untuk mengatasi hal tersebut, maka dilakukan suatu pemodelan untuk mendekati nilai discount rate yang tepat. Dalam penelitian ini discount rate dihitung berdasarkan nilai WACC (Weighted Average Cost of Capital) yang merupakan gabungan dari struktur modal, yaitu hutang dan ekuitas. Untuk memperoleh nilai WACC yang tepat, dilakukan pendekatan dengan menggunakan Triangular Fuzzy Number (TFN). Adapun penggunaan fuzzy dilakukan karena WACC mengandung unsur ketidakpastian yang tinggi, yang bisa membuat perhitungan WACC dengan metode konvensional menjadi samar/kabur. Dari hasil perhitungan menggunakan TFN, diperoleh nilai WACC sebesar 13.64 % dan menghasilkan NPV sebesar 6,430,464,000,000. Sedangkan nilai WACC deterministik yang dihasilkan evaluator sebesar 13.72 % dan menghasilkan NPV sebesar 6,358,310,540,00

Sistem Prediksi Saham Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Studi Kasus Saham Mingguan PT Astra Agro Lestari,Tbk)

Informasi mengenai harga saham sangat dibutuhkan oleh investor karena  pembelian  saham  akan dilakukan  pada  saat  harga  rendah  dan  sebaliknya  penjualan  saham  dilakukan  pada  saat  harga tinggi. Untuk memprediksi perubahan harga-harga saham di setiap periode dapat dilakukan penelitian sebagai acuan bagi investor dan manajemen perusahaan dalam mengambil keputusan. Metode yang digunakan untuk memprediksi  yaitu metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Pada penelitian ini metode ANFIS diimplementasikan dengan struktur standar ANFIS yaitu lima layer. Namun sebagai data inputan dianalisis menggunakan analisis time series. Kemudian dihitung RSME sistem prediksi tersebut menggunakan data training dan data testing yang diambil secara acak. Hasil perhitungan RSME dalam proses prediksi diharapkan mengetahui pengolahan data untuk time series begitupun untuk mendapatkan error terkecil sebesar 0,001

Staatliche Interventionen bei Gewalt in Ehe und Partnerschaft: Ein Überblick über die rechtlichen Handlungsspielräume

Evaluation of peak load on the power system is raised very influential on the development of electric power availability in the various provinces. By reviewing the peak load for a year, can be implemented for the evaluation of power generation as a simulation of the electrical energy supply for the future. Evaluating the peak load also depends on several factors such as installed capacity, power capacity, and production at some plants systems. It can be the control of the forces generated on each such PLTA, PLTU, PLTG, and PLTS. Fuzzy logic method is an effective method that can be applied to evaluate peak loads with high accuracy. Thus the fulfillment of the electricity will be met with the desired reliability level. The evaluation of the resulting output can be used as a control for the security of the power system. With the results obtained is the highest error rate reached 60%, and has done training and testing data is as much as 4x to test the parameters of the membership function has been determined by the highest recognize result of 12.5

Klasifikasi Mahasiswa Penerima Program Beasiswa Bidik Misi Menggunakan Naive Bayes

Program beasiswa Bidik Misi merupakan program bantuan biaya pendidikan yang diberikan oleh Kementrian Riset Teknologi dan Pendidikan Tinggi kepada mahasiswa yang memiliki tingkat ekonomi menengah ke bawah namun memiliki potensi akademik yang baik. Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya merupakan perguruan tinggi dengan jumlah pendaftar Bidik Misi yang terus meningkat setiap tahunnya namun hanya menerima dengan kuota yang sangat terbatas. Dengan banyaknya persyaratan dalam proses penyeleksian dan melihat banyaknya jumlah pendaftar, maka diperlukan sebuah sistem yang mampu membantu dalam proses penyeleksian mahasiswa pendaftar Bidik Misi dengan cepat, mudah dan tepat sasaran. Dalam penelitian ini, digunakan metode Naive Bayes classifier dengan menggunakan variabel penghasilan orang tua, prestasi akademik, prestasi non akademik, uang kuliah tunggal, daya listrik serta jumlah tanggungan keluarga. Keenam variabel tersebut digunakan dalam proses klasifikasi sebagai indikator penentuan kelayakan mahasiswa mendapatkan beasiswa. Sistem yang dibuat dengan metode Naive Bayes classifier sudah baik, dibuktikan dengan hasil akurasi hingga 83,33 %

Analisis Strategi Penjualan Stok Spare Part di PT. Fajar Mas Murni Surabaya

Penelitian ini menggunakan studi kasus pada PT Fajar Mas Murni Surabaya yang bertujuan untuk mengklasifikasikan masing-masing item stok spare part dengan pendekatan matriks BCG  guna menentukan strategi penjualan stok item spare part. Hasil klasifikasi dengan matriks BCG diperoleh 6.60% item termasuk dalam kuadran stars yang menyumbang omzet 80.67% bagi perusahaan, 15.57% item termasuk dalam kuadran question marks yang menyumbang omzet 14.95% bagi perusahaan, 71.70% item termasuk dalam kuadran dogs yang menyumbang omzet hanya 1.87% bagi perusahaan,  dan 6.13% termasuk dalam kuadran cash cows yang menyumbang omzet 2.50% bagi perusahaan. Analisis strategi yang sebaiknya dilakukan pada kuadran stars adalah dengan melakukan forecasting penjualan untuk menjaga kontinuitas stok spare part, pada kuadran question marks yang sebaiknya dilakukan adalah mengembangkan nilai penjualan dengan menjual item secara diskon agar terjadi peningkatan volume penjualan dan dapat menghabiskan stok, sedangkan pada kuadran dogs alternatif strategi yang sebaiknya dilakukan adalah lebih meningkatkan kegiatan promosi dari item-item tersebut, dan pada kuadran cash cows adalah dengan mempertahankan penjualan. Kemudian dilakukan forecasting penjualan pada item stok spare part kuadran stars tahun 2018 agar tetap terjaga kontinuitasnya dengan menggunakan metode trend (T) rata-rata bergerak dengan variasi siklus (C), variasi musim (S), dan gerak tak beraturan (I) karena memberikan nilai MAPE yang lebih kecil yaitu 23% dan 27% ketika hanya menggunakan metode trend

Prediksi Cuaca Kota Surabaya Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average (Arima) Box Jenkins dan Kalman Filter

Season changes conditions in Indonesia cause many disasters such as landslides, floods and whirlwinds and even hail. Extreme weather conditions that occur, it is better to remain alert to anticipate the various possibilities that occur and to reduce and minimize the impact that can harm the people. The design of weather prediction system in this research using Autoregressive Integrated Moving Average ARIMA Box Jenkins model and Kalman filter with the aim to predict the increasingly extreme weather of Surabaya city at the end of 2017. In this research, weather prediction focused on humidity, temperature, and velocity wind with results 5 days later. The prediction of Surabaya city weather using ARIMA method - Kalman filter obtained the smallest error goal (error MAPE) of 0.000014 each for the prediction of humidity, 0.000037 for temperature prediction, and 0.0123 for wind speed prediction

Pengembangan Kreatifitas Anak Usia Dini Melalui Bentuk Geometri di Era Digital

Penelitian ini bertujuan untuk melihat perkembangan kreativitas anak usia dini melalui bentuk geometri di era digital, penulis menemukan bahwa perkembangan kreativitas tersebut dapat dilihat dari penggunaan media permainan seperti tangram atau kepingan geometri. Metode penelitian yang digunakan adalah kajian pustaka atau studi kepustakaan yaitu berisi teori teori yang relevan dengan masalah—masalah penelitian. Hasil penelitian ini didukung dengan penelitian yang dilakukan Putri Rahmi, dkk di TKN Pembina Lawe Alas, menyatakan bahwa bermain tangram dapat meningkatkan kreativitas anak dalam mengenal bentuk-bentuk geometri. Melalui 3 tahap pengujian, anak mengalami peningkatan disetiap tahapannya, sehingga secara keseluruhan terjadi perkembangan kreativitas anak mencapai 70% melalui permainan tangram. Selain itu penelitian yang dilakukan pada Kelompok B TK IT Permata Bunda Mranggen Demak, Kelompok B di TK Aba Jemawan IV Jatinom dan Kelompok Belajar Bina Insan Mandiri Kecamatan Cimalaka Kabupaten Sumedang yang menyatakan bahwa permainan tersebut memberi pengaruh yang positif pada anak. Sehingga pengalaman menggunakan Tangram membantu anak-anak mengembangkan sikap positif terhadap geometri, mengembangkan keterampilan identifikasi dan klasifikasi mereka, dan menumbuhkan pemahaman tentang konsep dan hubungan geometris dasa

Classification of Hypertension in Pregnant Women Using Multinomial Logistic Regression

Maternal Mortality Rate (MMR) is still a crucial problem in Indonesia and other developing countries; one of the causes is Hypertension in Pregnancy (HDK). This study aims to classify hypertension in pregnant women based on the factors that influence it, with a case study of patients from the Obstetrics and Gynecology Specialist Clinic at the Regional General Hospital (RSUD) Dr. R. Sosodoro Djatikoesoemo Bojonegoro. The variables used were age, gravidity, gestational age, obesity, history of abortion, hypertension, and diabetes mellitus. The research method used in this study is multinomial logistic regression because it uses four categories of dependent variables, namely pregnant women without hypertension, pregnant women with chronic hypertension, pregnant women with gestational hypertension, and pregnant women with preeclampsia. The results obtained in this study were from 3 categories of hypertension in pregnant women; the influencing factors were obesity, gestational age > 36 weeks, having a history of hypertension, and diabetes mellitus, with the resulting model classification accuracy value of 79.6%, which means the classification is classified as good. This research contributes to applying statistical methods in the health sector and as a mitigation effort to help minimize the number (prevalence) of maternal deaths, especially those caused by hypertension.