Judul: Optimalisasi produksi usaha penangkapan tuna pasca kenaikan harga BBM pada PT.Perikanan Samodra Besar, Cabang Benoa, Provinsi Bali
Abstrak: Indonesia sebagai negara kepulauan memiliki luas wilayah laut mencapai 5,8 juta kilometer persegi. Dari segi wilayah negara ini memiliki 17.504 pulau dengan panjang pantai sekitar 81.000 kilometer. Dengan anugerah alam tersebut tentulah akan sangat banyak kegiatan yang dapat dan harus dilakukan untuk memenuhi kebutuhan pangan dan kebutuhan lain dengan cara memanfaatkan sumberdaya perikanan yang ada. Dalam upaya pemanfaatan sumberdaya kelautan dan perikanan ini pemerintah Indonesia melalui Departemen Kelautan dan Perikanan memprioritaskan empat program kerja yaitu: pertama, peningkatan pertumbuhan ekonomi sektor kelautan dan perikanan sesuai dengan kemampuan dan potensi lestari sumberdaya ikan dan daya dukung lingkungan; kedua, peningkatan kesejahteraan masyarakat pesisir, kelautan dan perikanan, khususnya nelayan dan petani ikan kecil; ketiga, pengelolaan lingkungan perairan tawar, pesisir, pulau-pulau kecil dan lautan, dan; keempat, peningkatan peran laut sebagai pemersatu bangsa (perekat antar nusa) dan budaya bahari (Murdiyanto 2002). Salah satu upaya meningkatkan kegiatan pemanfaatan sumberdaya adalah memproduksi komoditas ikan laut dengan operasi penangkapan ikan. Kegiatan ini tidak terlepas dari kebutuhan wahana berupa kapal dan alat penangkap ikan baik untuk proses produksi itu sendiri maupun kebutuhan transportasi dan kebutuhan komunikasi di laut atau dari laut ke darat. ..
Keyword: 

Judul: Analisis Optimasi Sistem Produksi pada Industri Perikanan Tuna (Studi Kasus di PT Perikanan Nusantara Cabang Benoa, Bali)
Abstrak: Industri perikanan, khususnya perikanan tuna, di Indonesia berusaha meningkatkan produktivitas hasil tangkapan dalam memenuhi permintaan konsumen dengan cara yang efektif dan biaya seefisien mungkin. PT Perikanan Nusantara Cabang Benoa, Bali merupakan usaha perikanan tuna longline pertama di Indonesia. Penelitian ini bertujuan memberikan informasi tentang kegiatan optimalisasi sistem produksi pada perusahaan tersebut. Metode pengolahan data menggunakan riset operasi dengan teknik linear programming dibantu software LINDO. Kelompok data dianalisis berdasarkan ukuran kapal 15 GT, 40 GT, dan 60 GT. Variabel keputusan penelitian ini adalah pengoptimalisasian jenis ikan kualitas ekspor. Fungsi tujuan yaitu memaksimumkan keuntungan. Fungsi kendala meliputi biaya bahan bakar (solar), biaya umpan, biaya usaha (operasional), biaya pekerja laut, biaya administrasi, dan kapasitas muat palka. Kegiatan manajemen produksi yaitu operasi penangkapan ikan di fishing ground dan pengolahan ikan hasil tangkapan di darat. Hasil perhitungan optimalisasi kapal 15 GT pada kondisi optimal ikan tuna mata besar (thunnus obesus) sebesar 1.722,86 kg dan ikan tuna sirip biru (thunnus macoyii) sebesar 288,14 kg yang memberikan keuntungan perusahaan. Sumberdaya kapal 15 GT yang dimanfaatkan secara optimal adalah sumberdaya biaya administrasi dan kapasitas muat palka. Hasil perhitungan optimalisasi kapal 40 GT dan 60 GT pada kondisi optimal ikan tuna mata besar (thunnus obesus) sebesar 12.029,97 kg pada kapal 40 GT dan 16.837,34 kg pada kapal 60 GT yang memberikan keuntungan perusahaan. Sumberdaya kapal 40 GT dan 60 GT yang dimanfaatkan secara optimal adalah sumberdaya biaya umpan. Rekomendasi bagi perusahaan yaitu (1) meningkatkan kualitas sumberdaya manusia; (2) menjaga kehigienisan alat produksi; (3) memperluas fishing ground.
Keyword: 

Judul: Sistem Pengklasifikasian Entitas pada Pesan Twitter Menggunakan Ekspresi Regular dan Naïve Bayes
Abstrak: The widespread use of social networks like Twitter encourages some institutions to find out the entities that are discussed and the sentiment toward the entities. This research aims to build a system that can extract entities in tweets and classify the sentiment from the tweets. Entity extraction process is done using regular expressions. Writing regular expressions can capture the diverse entities. Sentiment classification is performed using naïve Bayes classification with Multinomial and Bernoulli models. Sentiment in this research consists of three classes, namely positive, negative, and neutral. Before entering the classification, tweets are normalized by replacing the non-standard words with the standard ones. The test results show that regular expression is quite effective for the entity extraction process. As for the results of the classification, naïve Bayes method produces high accuracy (96.75% for Multinomial and 96.33% for Bernoulli). However, the accuracy obtained depends on the neutral class which amounts to 97.88% for Multinomial and 99.95% for Bernoulli, while the positive class are 85.66% and 33.13% and negative class are 33.67% and 0%.
Keyword: