Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Semakin bertambahnya keberadaan stasiun radio FM di Indonesia membuat spasi kanal frekuensi radio di Indonesia semakin menipis. Hal ini dikarenakan pada radio analog FM, setiap satu spasi kanal frekuensi FM hanya dapat dipakai oleh satu stasiun radio FM saja. Oleh karena itu pengalihan teknologi radio analog menjadi radio digital dapat menjadi solusi yang baik untuk keterbatasan lebar kanal frekuensi ini. Teknologi tersebut terkenal dengan sebutan sebagai teknologi T-DAB (Terrestial-Digital Audio Broadcasting). Perancangan distribusi frekuensi T-DAB merupakan langkah awal dari penerapan T-DAB pada suatu wilayah. Hanya Propinsi DKI Jakarta, Banten dan Jawa Barat sajalah yang dipilih sebagai wilayah perancangan distribusi frekuensi T-DAB pada perancangan ini. Ketiga Propinsi tersebut memiliki 14 wilayah layanan yang telah ditetapkan oleh Pemerintah Indonesia dan menjadi obyek dalam perancangan distribusi ini. Perancangan distribusi frekuensi T-DAB tidak hanya terbatas pada penentuan sebuah saluran kanal saja tetapi terkait juga dengan penempatan stasiun pemancar pada suatu lokasi dan penetapan ERP agar protection ratio yang didapatkan sesuai dengan acuan secara internasional sehingga didapatkan perancangan yang baik dan efisien. Selain itu evaluasi akan adanya daerah blank spot dari layanan T-DAB dan adanya intereferensi sinyal T-DAB terhadap sinyal eksisting (sinyal televisi) menjadi hal perlu dipertimbangkan dalam perancangan ini. Dengan menggunakan Software Chirplus BC, perancangan distribusi frekuensi T-DAB ini menghasilkan pengalokasian kanal yang efisien pada band III VHF dengan cakupan wilayah yang optimal pada ke-14 wilayah layanan tersebut. Spesifikasi tinggi dan ERP tiap pemancar T-DAB pada perancangan ini pun telah memenuhi standard dari Final Acts of the CEPT T-DAB tentang protection ratio DAB-DAB dan T-DABV sehinga permasalahan tentang adanya interferensi dari sinyal lain baik sesama sinyal T-DAB maupun sinyal televise dapat diatasi dengan baik.

---

As the increasing number of FM radio station in Indonesia, the frequency channel space in Indonesia grew narrow continually. It is mainly due to in analog radio, each frequency channel space only used by one FM radio station. Therefore, the technology conversion from analog radio to digital radio would be the most promising solution to the limitation of frequency channel space. The technology is well known as T-DAB (Terrestrial-Digital Audio Broadcasting) technology.

The design of T-DAB frequency distribution is a first step of the implementation of T-DAB in an area. This paper selected DKI Jakarta, Banten and West Java as the areas for T-DAB frequency distribution design. These three provinces had 14 service area that is assigned by authorities and would be the main object on this project.

Frequency distribution of T-DAB was not only limited on channel allotment but also related to the most suitable placement of transmitter and ERP adjustment so that the proper protection ratio can be obtained to acquire the most efficient model. And also evaluation of blank spot among the service areas and T-DAB interference due to existing signal became a necessary variable that need to be considered in this design.

By using Software Chirplus BC, this design result an efficient channel allocation in band III of VHF with optimal coverage area at those 14 service areas mentioned above. And also, high specifications and ERP of each T-DAB transmitter have meet the criteria of Final Acts of the CEPT T-DAB about DAB-DAB and T-DABV protection ratio, therefore the possibility of occurring interference among T-DAB transmitter or between T-DAB and television signal could be handled well."

"Unknown."

"Spektrum frekuensi radio merupakan sumber daya alam terbatas yang dikuasai oleh negara yang bersifat strategis serta memiliki nilai ekonomis yang tinggi sehingga harus dikelola secara efektif dan efisien guna memperoleh manfaat yang optimal. Penggunaan spektrum frekuensi radio harus sesuai dengan peruntukannya serta tidak saling mengganggu mengingat sifat spektrum frekuensi radio yang dapat merambat ke segala arah. Dikarenakan masih banyaknya terdapat penggunaan frekuensi baik oleh masyarakat maupun penyelenggara, khususnya pada dinas siaran radio FM yang menggunakan frekuensi tidak dilengkapi dengan izin stasiun radio dan tidak sesuai dengan aturan alokasi frekuensi yang telah ditentukan serta juga penggunaan alat perangkat telekomunikasi yang tidak memiliki sertifikat, menyebabkan potensi terjadinya gangguan frekuensi yang merugikan atau harmful interference menjadi tinggi. Adapun kegiatan yang dilakukan meliputi kegiatan monitoring dan penertiban yang diawali dengan pengukuran frekuensi, identifikasi legalitas stasiun radio, deteksi sumber pancaran frekuensi, selanjutnya dilakukan inspeksi sebagai langkah penertiban terhadap pengguna frekuensi yang telah terbukti melakukan pelanggaran penggunaan frekuensi secara ilegal. Setiap tahapan kegiatan yang dilakukan telah menerapkan dan memperhatikan prinsip dan kaidah pokok ilmu keinsinyuran seperti profesionalisme, prinsip dasar kode etik dan etika profesi insinyur, serta unsur keselamatan kesehatan keamanan kerja dan lingkungan (K3L) sesuai dengan aturan perundang-undangan yang berlaku. Diharapkan dengan dilakukannya kegiatan pengawasan dan pengendalian spektrum frekuensi radio pada dinas siaran radio FM di wilayah layanan DKI Jakarta dapat menekan potensi terjadinya harmful interference, sehingga seluruh masyarakat pengguna frekuensi dapat memanfaatkan frekuensi dengan tertib, nyaman, dan aman dari gangguan-gangguan interferensi frekuensi yang merugikan.

---

The radio frequency spectrum is a limited natural resource controlled by the state which is strategic in nature and has high economic value so it must be managed effectively and efficiently in order to obtain optimal benefits. The use of the radio frequency spectrum must be in accordance with its intended purpose and not interfere with each other considering that the nature of the radio frequency spectrum can propagate in all directions. Because there is still a lot of frequency use by both the public and organizers, especially in the FM radio broadcast service which uses frequencies that are not equipped with radio station permits and do not comply with predetermined frequency allocation rules and also the use of telecommunications equipment that does not have a certificate, causes the potential for harmful frequency interference or harmful interference becomes high. The activities carried out include monitoring and controlling activities starting with frequency measurements, identifying the legality of radio stations, detecting frequency emission sources, then carrying out inspections as a control measure against frequency users who have been proven to have committed illegal frequency use violations. Each stage of activity carried out has implemented the basic principles and rules of engineering science such as professionalism, basic principles of the code of ethics and professional ethics of engineers, as well as paying attention to elements of safety, health, occupational safety and the environment (K3L) in accordance with applicable laws and regulations. It is hoped that by carrying out activities to monitor and control the radio frequency spectrum in the FM radio broadcast service in the DKI Jakarta service area, it can reduce the potential for harmful interference, so that all frequency users can utilize the frequency in an orderly, comfortable and safe manner from harmful frequency interference."

"Penggunaan frekuensi radio sebagai sarana telekomunikasi telah berkembang dengan pesat, khususnya di wilayah Jakarta. Penggunaan kanal frekuensi radio di wilayah Jakarta dapat dikatakan sangat, padat mengingat setiap kanal alokasi frekuensi radio pada setiap layanan yang diperuntukkan diwilayah Jakarta digunakan dan dimanfaatkan secara keseluruhan. Kondisi kepadatan penggunaan frekuensi radio di wilayah Jakarta tersebut menuntut adanya suatu layanan, pengawasan dan pengendalian terhadap penggunaan frekuensi radio dari pemerintah. Balai Monitor Spektrum Frekuensi Radio Kelas I Jakarta (Balai Monitor Jakarta) sebagai Unit Kerja Pemerintah mempunyai peran yang sangat penting dalam memberikan layanan, pengawasan dan pengendalian penggunaan frekuensi radio di wilayah Jakarta. Potensi gangguan dan pelanggaran penggunaan frekuensi radio serta kemampuan monitoring, pengukuran dan validasi penggunaan frekuensi radio, maka Balai Monitor Jakarta perlu menyiapkan suatu strategi untuk memperbaiki kinerja layanan, pengawasan dan pengendalian penggunaan frekuensi radio menuju kinerja operasional yang optimal. Dari hasil analisis terhadap organisasi Balai Monitor Jakarta dengan menggunakan eTOM di dapat hasil bahwa untuk dapat menghasilkan kinerja operasional yang optimal, maka perlu diusulkan penambahan satu Seksi pada struktur organisasi Balai Monitor Jakarta, penambahan formasi SDM sebanyak 46%. Dengan strategi menajemen dengan menggunakan BSC menunjukkan terjadi kenaikan anggaran sebesar 46% bagi belanja pegawai dan operasional serta penyediaan call centre dan loket pelayanan pengaduan penggunaan frekuensi radio. Dengan strategi baru tersebut, diharapkan Balai Monitor Jakarta dapat memberikan kinerja operasional yang optimal dalam rangka layanan, pengawasan dan pengendalian penggunaan frekuensi radio di wilayah Jakarta.

---

The use of radio frequencies as a means of telecommunications have grown rapidly, especially in Jakarta. The use of radio frequency channels in the Jakarta area are fully utilized, that each radio frequency channel allocation in each designated region of Jakarta service is used and exploited as a whole. The use of radio frequency density conditions in the Jakarta region demands a service, monitor and control over the use of radio frequencies from the government.

The First Class Radio Spectrum Monitoring Office of Jakarta (Jakarta Monitoring Office), as the Government's Agency has an important role in providing services, monitoring and controlling the use of radio frequencies in the Jakarta area. Potential for interference and violation of the use of radio frequencies and the ability of monitoring, measurement and validation of the use of radio frequencies, The Jakarta Monitoring Office need to prepare a strategy to improve the performance of services, monitoring and controlling the use of radio frequency become to the optimum operational performance.

From the analysis of the organization of the Jakarta Monitoring Office by using the eTom, it can result an important point, that to be able to generate optimal operational performance, it is necessary for the addition of a section on the organizational structure of the Jakarta Monitoring Office and the addition of human formation as much as 46%. In addition, management strategies using BSC showed an increase in the budget by 46% for personnel expenditure and operations and the provision of call center and complaint service counter use of radio frequencies.

Based on that strategies, it is expected that Jakarta Monitoring Office can deliver the optimum operational performance in the context of services, monitoring and controlling the use of radio frequencies in the Jakarta area."

"ABSTRAKTelah dilakukan penelitian distribusi temporal Cyanophyta di Danau Lido Cigombong, Sukabumi, Jawa Barat pada bulan April--Mei 1994. Penelitian bersifat deskriptif analitik dengan tujuan mengetahui genusgenus, kepadatan, frekuensi kehadiran, serta pola distribusi temporal Cyanophyta di Danau Lido. Pengambilan sainpel djlakukan secara horizontal sepanjang 5 m dengan interval waktu 6 jam, yaitu pukul 06.00, 12.00, 18.00, dan 24.00 masing-masing pada arah utara, selatan, barat, dan timur yang saling tegak lurus pada satu stasiun penelitian dan diukur pula parameter lingkungan. Dari hasil penelitian diperoleh 3 genus Cyanophyta, yaitu 2 genus dari ordo Osoillatoriales dan 1 genus dan ordo Chroocoecales. Kepadatan genus tertinggi yaitu pada pukul 24.00 (Lyngbya 64 koloni/l; Microcystis 66 koloni/l; Oscillatoria 90 koloni/l), sedangkan kepadatan terendah pada pukul 12.00 (Lyngbya 15 koloni/l; Microcystis tidak ada; Oscillatoria 33 koloni/l). Frekuensi kehadiran Cyanophyta tinggi pada pukul 06.00, 18.00, dan 24.00 sedangkan frekuensi kehadiran rendah pada pukul 12.00. Distribusi Cyanophyta di Danau Lido menunjukkan pola acak dan merumpun. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa Danau Lido kurang baik untuk pertumbuhan Cyanophyta secara optimal."

"Terjadinya gangguan 4 kabel secara bersamaan pada sistem Jawa-Bali dapat menyebabkan turunnya frekuensi dikarenakan hilangnya suplai daya sebesar 339,9 MW. Penurunan ini dapat berakibat buruk pada kinerja sistem sehingga dibutuhkan pengembalian frekuensi ke kondisi normal. Pengembalian frekuensi ke nilai awal dapat dicapai dengan pelepasan beban dengan skema secara bertahap.Dalam studi ini dilakukan simulasi pelepasan beban secara trial and error menggunakan software DIgSILENT PowerFactory sampai tercapai kondisi ideal yaitu frekuensi mendekati 50 Hz. Dari simulasi yang dilakukan didapat bahwa kondisi terbaik dicapai oleh skema pelepasan beban tiga tahap dengan perbandingan beban pertahapnya bernilai seimbang yaitu pada Skema II, dengan maksimum frekuensi tercapai adalah 49,94 Hz dalam waktu 9,068 detik.

---

The breakdown of 4 wires simultaneously in the Java - Bali system can cause a decline in the frequency due to the loss of 339,9 MW energy supply. This decrease can adversely impact the performance of the system thus frequency needed to be returned to normal conditions . Returns of the frequency of the initial value can be achieved by a load shedding scheme with gradual step.In this study, load shedding simulation is done by trial and error using DIgSILENT PowerFactory software to achieve ideal frequency conditions, which is approximately 50 Hz. From the simulation, we found that the best condition is achieved by using Scheme II, a 3 steps load shedding scheme with similar ratio per step, which reach a maximum frequency of 49,94 Hz and is reached within 9,068 seconds."

"Satu parameter distribusi Lindley (𝜃) telah banyak digunakan di berbagai bidang seperti Biologi, teknik, medis, dan industri. Distribusi Lindley mampu memodelkan data dengan tingkat bahaya monoton yang meningkat. Namun, dalam kehidupan nyata, ada situasi di mana tingkat bahaya bukan monoton. Oleh karena itu, untuk meningkatkan kemampuan distribusi Lindley untuk pemodelan data, suatu modifikasi dapat digunakan dengan menggunakan metode transformasi Alpha Power. Hasil dari modifikasi distribusi Lindley biasa disebut distribusi Alpha Power Transformed Lindley (APTL) yang memiliki dua parameter (𝛼, 𝜃). Distribusi APTL baru ini sesuai dalam memodelkan data dengan bentuk pdf menurun atau unimodal dan meningkatkan, mengurangi, dan bak terbalik berbentuk tingkat bahaya. Berbagai sifat dari distribusi yang diusulkan dibahas termasuk kepadatan probabilitas fungsi, fungsi distribusi kumulatif, fungsi survival, fungsi tingkat bahaya, fungsi momen, dan momen r.Parameter model diperoleh dengan menggunakan metode kemungkinan maksimum. Data waktu tunggu digunakan "sebagai ilustrasi untuk menggambarkan kegunaan distribusi APTL"Satu parameter distribusi Lindley (𝜃) telah banyak digunakan di berbagai bidang seperti Biologi, teknik, medis, dan industri. Distribusi Lindley mampu memodelkan data dengan tingkat bahaya monoton yang meningkat. Namun, dalam kehidupan nyata, ada situasi di mana tingkat bahaya bukan monoton. Oleh karena itu, untuk meningkatkan kemampuan distribusi Lindley untuk pemodelan data, suatu modifikasi dapat digunakan dengan menggunakan metode transformasi Alpha Power. Hasil dari modifikasi distribusi Lindley biasa disebut distribusi Alpha Power Transformed Lindley (APTL) yang memiliki dua parameter (𝛼, 𝜃). Distribusi APTL baru ini sesuai dalam memodelkan data dengan bentuk pdf menurun atau unimodal dan meningkatkan, mengurangi, dan bak terbalik berbentuk tingkat bahaya. Berbagai sifat dari distribusi yang diusulkan dibahas termasuk kepadatan probabilitas fungsi, fungsi distribusi kumulatif, fungsi survival, fungsi tingkat bahaya, fungsi momen, dan momen r.Parameter model diperoleh dengan menggunakan metode kemungkinan maksimum. Data waktu tunggu digunakan " sebagai ilustrasi untuk menggambarkan kegunaan distribusi APTL. Satu parameter distribusi Lindley (𝜃) telah banyak digunakan di berbagai bidang seperti Biologi, teknik, medis, dan industri. Distribusi Lindley mampu memodelkan data dengan tingkat bahaya monoton yang meningkat. Namun, dalam kehidupan nyata, ada situasi di mana tingkat bahaya bukan monoton. Oleh karena itu, untuk meningkatkan kemampuan distribusi Lindley untuk pemodelan data, suatu modifikasi dapat digunakan dengan menggunakan metode transformasi Alpha Power. Hasil dari modifikasi distribusi Lindley biasa disebut distribusi Alpha Power Transformed Lindley (APTL) yang memiliki dua parameter (𝛼, 𝜃). Distribusi APTL baru ini sesuai dalam memodelkan data dengan bentuk pdf menurun atau unimodal dan meningkatkan, mengurangi, dan bak terbalik berbentuk tingkat bahaya. Berbagai sifat dari distribusi yang diusulkan dibahas termasuk kepadatan probabilitas fungsi, fungsi distribusi kumulatif, fungsi survival, fungsi tingkat bahaya, fungsi momen, dan momen r.Parameter model diperoleh dengan menggunakan metode kemungkinan maksimum. Data waktu tunggu digunakan sebagai ilustrasi untuk menggambarkan kegunaan distribusi APTL.

---

One Lindley distribution parameter (𝜃) has been widely used in fields such as Biology, engineering, medical, and industry. The Lindley distribution is able to model data with an increased level of monotonous danger. However, in real life, there are situations where the level of danger Therefore, to improve Lindleys distribution capabilities for data modeling, a modification can be used using the Alpha Power transformation method. The results of the Lindley distribution modification are commonly called the Alpha Power Transformed Lindley distribution (APTL) which has two parameters (𝛼 , 𝜃) This new APTL distribution is suitable for modeling pdf data in a declining or unimodal form and increasing, reducing, and inverted body in the form of hazard level.The various properties of the proposed distribution are discussed including probability density functions, cumulative distribution functions, survival functions, functions danger level, moment function, and moment r. Parameter model is obtained uh using the maximum likelihood method. Wait time data is used as an illustration to illustrate the usefulness of the APTL distribution. One Lindley distribution parameter (𝜃) has been widely used in fields such as Biology, engineering, medical, and industry. Distribution Lindley is capable modeling data with an increased level of monotonous danger. However, in real life, there are situations where the level of danger is not monotonous. Therefore, to improve Lindleys distribution capabilities for data modeling, a modification can be used using the Alpha Power transformation method. The result of the modification of the Lindley distribution is called the Alpha Power Transformed Lindley (APTL) distribution which has two parameters (𝛼, 𝜃). This new APTL distribution is suitable in modeling data in pdf format in a declining or unimodal form and increasing, reducing, and inverted like a hazard level. Various properties of the proposed distribution are discussed including the probability density function, cumulative distribution function, survival function, hazard level function, moment function, and moment r. Parameter models are obtained using the maximum likelihood method. The waiting time data is used as an illustration to illustrate the usefulness of the APTL distribution. One Lindley distribution parameter (𝜃) has been widely used in fields such as Biology, engineering, medical, and industry. The Lindley distribution is able to model data with an increased level of monotonous danger. However, in real life, there are situations where the level of danger is not monotonous. Therefore, to improve Lindleys distribution capabilities for data modeling, a modification can be used using the Alpha Power transformation method. The result of the modification of the Lindley distribution is called the Alpha Power Transformed Lindley (APTL) distribution which has two parameters (𝛼, 𝜃). This new APTL distribution is suitable in modeling data in pdf format in a declining or unimodal form and increasing, reducing, and inverted like a hazard level. Various properties of the proposed distribution are discussed including the probability density function, cumulative distribution function, survival function, hazard level function, moment function, and moment r. Parameter models are obtained using the maximum likelihood method. Wait time data is used as an illustration to illustrate the usefulness of the APTL distribution. "

"Distribusi Generalized Exponential diperkenalkan oleh Rameshwar D. Gupta dan Debasis Kundu pada tahun 2007. Distribusi Generalized Exponential tersebut merupakan hasil transformasi generalized dari distribusi Exponential. Skripsi ini menjelaskan distribusi Generalized Exponential Marshall Olkin yang merupakan hasil dari perluasan distribusi Generalized Exponential menggunakan metode Marshall Olkin. Distribusi Generalized Exponential Marshall Olkin lebih fleksibel dari distribusi sebelumnya terutama pada fungsi hazardnya yang memiliki berbagai bentuk, baik monoton (naik atau turun) maupun non monoton (bathub atau upside down bathup) sehingga dapat memodelkan data survival dengan lebih baik. Sifat fleksibelitas ini disebabkan karena penambahan parameter baru ke dalam distribusi Generalized Exponential. Selanjutnya dijelaskan beberapa karakteristik dari distribusi Generalized Exponential Marshall Olkin antara lain fungsi kepadatan peluang (fkp), fungsi distribusi kumulatif, fungsi survival, fungsi hazard, momen ke-n, mean, dan variansi. Penaksiran parameter dilakukan dengan metode maximum likelihood. Pada bagian aplikasi ditunjukkan data survival yang berasal dari data Aarset (1987) berdistribusi Generalized Exponential Marshall Olkin. Selanjutnya distribusi Generalized Exponential Marshall Olkin dibandingkan dengan distribusi Alpha Power Weibull untuk mencari distribusi mana yang lebih cocok dalam memodelkan data Aarset (1987). Dengan menggunakan AIC dan BIC distribusi Generalized Exponential Marshall Olkin lebih cocok dalam memodelkan data Aarset (1987).

---

Generalized Exponential distribution was introduced by Rameshwar D. Gupta and Debasis Kundu in 2007. Generalized Exponential distribution was generated by generalized transformation of the Exponential distribution. This thesis explained the Generalized Exponential Marshall-Olkin distribution which is the result of the expansion of the Generalized Exponential distribution using the Marshall-Olkin method. The Generalized Exponential Marshall Olkin distribution has a more flexible form than the previous distribution, especially in its hazard function which has various forms that it can represent survival data better. The flexibility characteristic is due to the addition of new parameters to the Generalized Exponential distribution. Futhermore, some characteristics of the Generalized Exponential Marshall Olkin distribution was explained such as, the probability density function (PDF), cumulative distribution function, survival function, hazard function, moment, mean, and variance. Parameter estimation was conducted by using the maximum likelihood method. In the application section was shown survival data from Aarset data (1987) which distributed Generalized Exponential Marshall-Olkin distribution. Futhermore, Generalized Exponential Marshall Olkin distribution was compared with Alpha Power Weibull distribution to decided the prominent distribution in modeling Aarset data (1987). Using AIC and BIC, Generalized Exponential Marshall Olkin distribution more suitable in modeling Aarset data (1987)."

"1. Pada masa kini kegiatan perusahaan distribusi yang dilakukan oleh perusahaan besar dan perusahaan kecil semakin tumbuh dan berkembang. Hal ini dapat dilihat dari sumbangan sektor pedagang besar dan eceran kepada produk domestik brute yang menunjukkan trend kenaikan yang cukup pesat. Pada tahun 1980 sampai dengan 1990 sumbangan sektor pedagang besar dan kecil ini sekitar 13 s/d 16 persen dari total Produk Domestik Bruto Indonesia.2. Diperkirakan dimasa mendatang persaingan diantara sesama perusahaan distribusi akan semakin ketat. Hal ini merupakan tantangan berat yang harus dihadapi oleh kegiatan usaha yang bergerak dibidang ini.3. Dalam menghadapi persaingan yang ketat, suatu perusahaan distribusi sebagai perusahaan pemasar produk dituntut untuk meningkatkan produktivitas assetnya. Hal ini dapat ditanggulangi melalui manajemen persediaan dan piutang serta improvisasi dalam keputusan stratejik seperti dalam hal penentuan target market, assortimen produk, harga, lokasi cabang dan sebagainya. Selain dari itu keberhasilan perusahaan distribusi sebenarnya tergantung pada kemampuannya membina jaringan kerja. Suatu jaringan kerja perusahaan distribusi yang berupa cabang, berfungsi sebagai penyalur dari produk yang dijual, penghasil pendapatan perusahaan atau sebagai strategic business Unit (SBU) bagi perusahaan distribusi.4. Permasalahan yang penting bagi strategi pengembangan SBU pada perusahaan distribusi, adalah :(a). Bagaimana mengevaluasi secara tepat tentang posisi bisnis ( Business Positioning ) tiap-tiap SBU pada perusahaan distribusi.(b). Bagaimana memilih arah yang tepat pada tiap-tiap SBU, dengan melihat faktor kondisi intern dan kondisi ekstern di wilayahnya.5. Model Portfolio General Electric dapat dijelaskan dengan mempergunakan matrik 2 sumbu, masing-masing sumbu untuk faktor internal perusahaan dan sumbu untuk faktor eksternal. Pada tiap-tiap sumbu terdiri dari beberapa unsur variabel yang diperhitungkan. Tiap-tiap sumbu terbagi dalam 3 kolom terdiri dari rendab, sedang dan tinggi, sebingga matrik terbagi dalam 9 cell. Untuk tiap-tiap portfolio dibitung pada masing-masing sumbunya, kemudian diletakan dikwadrannya ( dalam cell ). Bertitik tolak pada posisi portfolio dalam cellnya dapat diambil berbagai alternatif arab pengembangan portfolio tersebut.6. Konsep analisa portfolio General Electric, dapat dijadikan acuan dalam melibat " business positioning cabang dengan melakukan beberapa modifikasi pada faktor-faktor yang dinilai sesuai dengan kegiatan usaba perdagangan. Penetapan faktor yang dinilai, penentuan bobot faktor serta pemberian rating dapat disesuaikan dengan kebutuban melalui pertimbangan perseorangan ( personal judgement ).7. Dari hasil perbitungan yang mempergunakan konsep General electric. Evaluasi terhadap 29 cabang perusabaan P.T.Dharma Niaga . Dengan mempergunakan 8 faktor untuk faktor internal dan 7 faktor untuk faktor eksternal diperoleh posisi bisnis masing- masing cabang dan alternatif penetapan arab pengembangannya, sebagai berikut :(a). Sebuah cabang , dalam kondisi yang Rendah , pada faktor internnya, namun kondisi ekternalnya masih dalam kondisi tinggi . Dalam kondisi demikian arah pengembangan sebaiknya lebih memperhatikan kekuransa.n dala.m aspek kondisi intern cabang yang bersifat controlable. Selain itu perlu memanfaatkan peluang yang ada secara selektif sejalan dengan kekuatan yang ada di cabang.(b). Untuk kondisi intern yang sedans namun mempunyai daya tarik pasar yang tinggi, terdapat 9 cabang. Dalam kondisi yang demikian cabang dapat diharapkan untuk dapat tumbuh, namun dalam pemilihan kegiatan usahanya harus secara selektif sesuai dengan kekuatan yang dipunyai cabang.(c). Pada kondisi kekuatan internal yang tinggi dan kondisi eksternal yang tinggi terdapat 6 cabang. Dalam kondisi ini manajemen dapat mengharapkan suatu hasil yang lebih. baik untuk meningkatkan pertumbuhan cabang melalui investasi tambahan. Cabang dalam kondisi ini umumnya dapat diharapkan sebagai cabans andalan perusahaan dalam hal perolehan pendapatan.(d). Dalam kondisi internal yang rendah dan kondisi eksternal yang sedans terdapat 2 cabang. Cabans dalam kondisi ini sulit diharapkan akan dapat tumbuh baik. Manajemen diharapkan dapat menemukan peluang-peluang baru, disampins membina berbagai kekurangan faktor internalnya. Untuk itu apabila kondisi cabang yang bersanskutan sudah begitu sulit diperbaiki, sebaiknya manajemen hila perlu meng hentikan kegiatannya (melikuidasi).(e). Cabang dalam kondisi internal sedang dan kondisi eksternal sedang terdapat 10 cabang. Dalam kondisi ini manajemen perlu lebih selektif dalam berbagai kegiatan yang dilakukan cabang, terutama dalam hal pengembangan kegiatan-kegiatan baru. Manajemen sebaiknya bersifat memelihara kegiatan yang sudah ada saja.(f). Sebuah cabang pada posisi internal yang tinggi dan kondisi eksternal yang sedang. Untuk itu dengan kekuatan internal yang tinggi sebaiknya dimanfaatkan semaksimal mungkin dengan mengadakan diversifikasi kegiatan yang membutuhkan investasi tambahan.8. Dari berbagai kondisi ( business positioning ) cabang, - pada umumnya faktor Posisi eksternalnya masih cukup tinggi 16 cabang ( 55% ) dan sedang 13 cabang (45%). Namun hanya faktor internalnya saja yang begitu variatif dari tinggi 7 cabang (24,1 %), sedang 19 cabang (65,6 %) dan rendah 3 cabang (10,3 %). Hal ini menujukkan bahwa masih terbuka peluang usaha yang cukup baik bagi P.T. Dharma Niaga untuk memperluas/memperbesar kegiatannya. Namun pada beberapa cabang dirasa masih memerlukan pembinaaan yang intensif untuk meraih peluang usaha yang masih terbuka."