Structural Change and Performance of Grain Marketing Cooperatives

The U.S. grain marketing system has undergone many structural changes in the 1980s. In no part of the system has structural change been more far-reaching and extensive than in farmer-owned cooperatives. The purpose of this paper is to analyze changes in grain marketing and induced structural adjustments in grain marketing cooperatives at the local, regional, and interregional levels. The impact of these structural changes on the competitive posture of cooperatives in the grain marketing system is also discussed along with structural adjustments anticipated in the 1990s.Agribusiness,

EXPLORING OPTIONS ON DOMESTIC AGRICULTURAL COMMODITIES

Marketing,

THE CHANGING STRUCTURE OF THE UNITED STATES GRAIN MARKETING SYSTEM

Industrial Organization, Marketing,

Analisis Kecelakaan Kerja Dengan Metode Fault Tree Analysis Di Bagian Produksi Blanket Basah PT Prasidha Aneka Niaga Tbk

PT Prasidha Aneka Niaga Tbk didirikan pada 16 april 1974 merupakan perusahaan multinasional yang kegiatan dan usaha utamanya adalah pengolahan dan perdagangan karet remah, kopi bubuk, kopi instan, serta kopi biji. Produksi karet remah dilakukan Kantor Cabang Perseroan di Palembang, Sumatera Selatan. Jika dilihat dari proses produksinya, PT Prasidha Aneka Niaga tidak akan lepas dari resiko terjadinya kecelakaan akibat kerja. Dengan jumlah karyawan sebanyak 411 orang, kemungkinan terjadinya kecelakaan kerja bias sewaktu-waktu terjadi pada saat pekerja melakukan perkerjaannya. Berdasarkan data kecelakaan kerja tahun 2014 hingga januari tahun 2017 di PT Prasidha Aneka Niaga Tbk adalah berjumlah 20 orang padatahun 2014, kemudian terjadinya penurunan pada tahun 2015 yakni 9 orang, namun terjadi kenaikan kembali pada tahun 2016 yakni 13 orang dan pada tahun 2017 bulan februari 2017 telah mencapai 6 kecelakaan kerja dalam 2 bulan. Dari data kecelakaan yang terjadi selama tahun 2014 hingga januari tahun 2017 menunjukan masih banyak terjadinya kecelakaan kerja. Area yang sering terjadinya kecelakaan kerja terjadi pada proses produksi blanket basahhingga proses penjemuran blanket basah. Dilihatdari data kecelakaan kerja banyak terjadinya kecelakaan kerja tangan yang terkena pisau yang terjadi pada proses pemotongan blanket kering. Hal ini sering disebabkan karena pekerja yang kurang hati-hati saat memotong blanket kering serta alat yang digunakan untuk memotong karet tidak sesuai. Untuk itu diperlukan analisis resiko keselamatan kerja untuk mengetahui tingkat resiko terjadinya kecelakaan kerja pada proses produksi blanket basahhinggapenjemuran blanket basahdenganMetodeFault Tree Analysis

CHANGES IN GRAIN MARKETING, MARKET STRUCTURE, AND PERFORMANCE IN THE 1980'S

Marketing,

Online Influence Maximization (Extended Version)

Social networks are commonly used for marketing purposes. For example, free samples of a product can be given to a few influential social network users (or "seed nodes"), with the hope that they will convince their friends to buy it. One way to formalize marketers' objective is through influence maximization (or IM), whose goal is to find the best seed nodes to activate under a fixed budget, so that the number of people who get influenced in the end is maximized. Recent solutions to IM rely on the influence probability that a user influences another one. However, this probability information may be unavailable or incomplete. In this paper, we study IM in the absence of complete information on influence probability. We call this problem Online Influence Maximization (OIM) since we learn influence probabilities at the same time we run influence campaigns. To solve OIM, we propose a multiple-trial approach, where (1) some seed nodes are selected based on existing influence information; (2) an influence campaign is started with these seed nodes; and (3) users' feedback is used to update influence information. We adopt the Explore-Exploit strategy, which can select seed nodes using either the current influence probability estimation (exploit), or the confidence bound on the estimation (explore). Any existing IM algorithm can be used in this framework. We also develop an incremental algorithm that can significantly reduce the overhead of handling users' feedback information. Our experiments show that our solution is more effective than traditional IM methods on the partial information.Comment: 13 pages. To appear in KDD 2015. Extended versio