ABSTRAK Anak usia dini merupakan individu yang sedang mengalami proses pertumbuhan dan perkembangan yang sangat pesat, bahkan bisa dikatakan sebagai lompatan perkembangan. Hal ini sesuai dengan Teori Bloom yang mengatakan bahwa perkembangan intelektual anak terjadi sangat pesat pada tahun-tahun awal kehidupan anak. Sekitar 50% kapabilitas kecerdasan manusia terjadi ketika anak berumur 4 tahun, 80% telah terjadi ketika berumur 8 tahun, dan mencapai titik kulminasi ketika anak berumur sekitar 18 tahun. Anak usia dini memiliki rentang usia yang sangat berharga dibandingkan dengan usia-usia selanjutnya karena perkembangan kecerdasannya sangat luar biasa. Usia ini sering disebut "usia emas" (the golden age) yang hanya datang sekali dan tidak dapat diulangi lagi, dan yang sangat menentukan untuk mengembangkan kualitas manusia. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pentingnya kontribusi orang tua terutama perempuan sebagai seorang ibu terhadap pembentukan karakter dan tumbuh-kembang anak untuk menciptakan dasar yang kuat sebagai penunjang lahirnya SDM yang kelak akan meneruskan dan mengembangkan masa depan bangsa. Hasil penelitian ini cukup memberikan gambaran bahwa konsep optimalisasi golden age anak usia dini apabila diukur dari nilai loading factor PLS didapat N1(0,814); N2(0,858); S1(0,740); S2(0,898); S3(0,683); O1(0,908); O3(0,613); L1(0,837); L2(0,644); PAUD1(0,573); PAUD2(0,903); dan PAUD3(0,619). Karena penelitian ini lebih bersifat eksploratori maka metode Partial Least Square ini dapat membantu untuk memprediksi variabel laten endogenous atau mengidentifikasi variabel-variabel utama.Kata Kunci: anak usia dini, golden age, optimalisasi, PLS

Dalam kegiatan produksi di PT. Jakarta Cakra Tunggal Steel Mills melibatkan berbagai lokasi yang didalamnya terdapat beberapa mesin dengan kapasitas produksi yang berbeda-beda. Pada proses pembuatan besi beton melibatkan beberapa lokasi seperti transfer billet, reheat furnance, roughing, intermediete, finishing, cooling bed, cold shear, packaging dan gudang. Dengan menggunakan software ProModel dibuatlah model simulasi proses produksi besi beton di PT. Jakarta Cakra Tunggal Steel Mills yang sudah diverifikasi dan sudah divalidasi sehingga mampu mewakili sistem nyata. Sebagai analisisnya dilakukan pengembangan simulasi dengan perancangan usulan perbaikan model simulasi. Peneliti merancang 3 usulan perbaikan model simulasi yaitu dengan penambahan 1 buah crane dari packaging ke gudang, dengan penambahan 1 buah mesin finishing dan conveyor 5, dan dengan penambahan 1 buah mesin furnance. Pada usulan perbaikan 1, dilakukan penambahan 1 buah crane dari packaging ke gudang agar mampu meningkatkan hasil produksi. Pada usulan perbaikan 2, dilakukan penambahan 1 buah mesin finishing dan conveyor 5 karena mesin finishing dan conveyor 5 memiliki % utilitas (kesibukan) yang tinggi pada sistem nyata. Pada usulan perbaikan 3, dilakukan penambahan 1 buah mesin furnance karena mesin furnance memiliki % utilitas (kesibukan) yang tinggi pada sistem nyata. Kata Kunci: Simulasi Sistem, Software ProModel, Utilitas

IKM Tahu Bandung Sutra merupakan industri kecil menengah yang memproduksi tahu. Semakin berkembangnya industri pangan di Indonesia, perusahaan dituntut untuk dapat mempertahankan kualitas produk yang dihasilkan. Terlebih lagi Indonesia merupakan Negara dengan penduduk muslim terbesar di dunia. Dengan populasi sebanyak itu seharusnya Indonesia bisa menyediakan produk pangan yang terjamin kehalalannya. Aktivitas bisnis untuk menghasilkan produk halal tersebut tentunya dapat memungkinkan terjadinya suatu risiko. Untuk itu perlu suatu manajemen risiko yaitu dengan mengidentifikasi risiko yang berpotensi muncul pada rantai pasok menggunakan model SCOR untuk pemetaan aktivitasnya. Pemetaan aktivitas memudahkan dalam mengidentifikasi kejadian risiko dan agen risiko. Kejadian risiko dan agen risiko yang berhasil diidentifikasi kemudian dinilai tingkat dampak, tingkat frekuensi serta korelasinya dengan menggunakan metode House of Risk. Metode House of Risk memiliki dua fase. HOR fase 1 untuk mengetahui prioritas agen risiko dan HOR fase 2 untuk menentukan prioritas aksi mitigasi. Terdapat 21 kejadian risiko, 20 agen risiko dan 8 aksi mitigasi yang berhasil diidentifikasi.

No abstract

PT XYZ is a company engaged in steel manufacturing and technical assistance. An example of the risk that occurs in supply chain activities in this company is that 8% of the total items experience delays in the Request Order (RO) to Purchase Orders (PO) in 2019. Currently, PT XYZ does not have supply chain risk management to identify and mitigate the risks that occur within the company. Therefore, this study aims to identify risks, determine priority risks and provide priority risk mitigation strategies that occur in the supply chain at PT XYZ. The method used is Supply Chain Operation Reference (SCOR), Fuzzy Failure Mode and Effect Analysis (Fuzzy FMEA) and Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP). The results of the study found 29 risk events and 4 priority risk events. Based on 4 prioritized risk events, the criteria which have the highest weight are the lack of the process of checking the raw material to be produced have a weight value 0.650 with the mitigation strategy carried out on the criteria is the lack of the process of checking raw materials to be produced is to adjust the demand documents and raw materials available. For the supplier performance criteria is not good to have a weight value 0.265 with the mitigation strategy carried out is conducting direct inspection to supplier company. The criteria for lack of coordination between companies and suppliers have a weight value 0.085 with the mitigation strategy carried out is to coordinate with suppliers. The lowest weighting criteria is the absence of project demand / tonnage forecasting processes with weights 0,000 and mitigation strategies carried out is to carry out project demand / tonnage forecasting processes.