Judul: Pendataan Hasil Tangkapan Ikan Di PPI Muara Angke Jakarta
Abstrak: PPI Muara Angke merupakan salah satu PPI yang ada di Jakarta disamping Pelabuhan Perikanan Samudra Jakarta dan TPI-TPI lainnya. Sebagai pelabuhan perikanan, yang akan terus-menerus dikembangkan oleh Pemerintah Daerah Kotamadya Jakarta Utara melalui perencanaan dan program yang tepat dan terarah maka pengembangan PPI Muara Angke tersebut perlu didukung oleh tersedianya data yang akurat. Data yang akurat tersebut diantaranya data hasil tangkapan sehingga dapat dilakukan perencanaan dan program yang tepat dan terarah. Penelitian-penelitian yang berkaitan dengan pendataan untuk mendukung terciptanya data yang akurat hingga saat ini belum pernah dilakukan di PPI Muara Angke. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran awal tentang keakuratan data hasil tangkapan di berbagai instansi pendataan, yaitu TPI PPI Muara Angke, Unit Pelaksana Teknis Pengelola Kawasan Pendaratan Ikan (UPT PKPI) Muara Angke, Suku Dinas Perikanan Kotamadya Jakarta Utara dan Dinas Perikanan DKI Jakarta. Penelitian ini dilakukan dengan cara mengumpulkan dan memperbandingkan data hasil tangkapan selama tahun 1998 di berbagai instansi pendataan diatas. Kemudian mencatat hasil tangkapan yang didaratkan di kawasan PPI Muara Angke selama bulan A~Justus 1999 baik lelang maupun yang tidak dilelang dan dibandingkan den~lan data sejenis dari TPI PPI Muara Angke. Perbandingan data hasil tangkapan yang dilakukan dimaksudkan untuk menentukan tingkat keakuratan data hasil tangkapan. Untuk mengetahui prosentase keakuratan data hasil tangkapan digunaf;an rumus Pane (1998). Analisis deskriptif komparatif digunakan untuk mengetahui hubungan keakuratan data hasil tangkapan dengan fungsi instansi yang menanganinya. Data hasil tangkapan yang diterbitkan oleh TPI PPI Muara Angke selama bulan Agustus 19S9 sebesar 679.868,0 kg memiliki bias data sebesar +1% dengan TKO bernilai 99% yang berarti data TPI PPI Muara Angke sangat akurat terhadap data Peneliti (67'7.102,5 kg). Bila dibandingkan dengan hasil penelitian yang. dilakukan oleh Winahyu (1999) di TPI PPI Tasikagung dan Indra (1998) di TPI PPN Pelabuhanratu, maka pendataan yang dilakukan oleh pihak TPI PPI Muara Angke berlangsung dengan sangat baik. Penghitungan terhadap PO dan TKO yang diperoleh Peneliti belum dapat menggambarkan PO dan TKO yang sebenarnya. Hal ini dikarenakan pasisi peneatatan yang dilakukan oleh Peneliti berada pada tahap ketiga dari' aliran data hasil tangkapan setelah peneatatan oleh nelayan (slip pelelangan) dan peneatatan oleh Juru Bakul (Buku Bakul). Bila data hasil tangkapan yang dieatat oleh Peneliti selama bulan Agustus 1999 terhadap ikan-ikan yang didaratkan di dalam PPI Muara Angke (1.401.763,25 kg) diperbandingkan dengan data TPI PPI Muara Angke (679.868,0 kg), maka nilai PO yang terjadi sebesar -48% dengan TKO sebesar 52%, yang berarti data TPI PPI Muara Angke tidak akurat terhadap data Peneliti. Penyimpangan data sebesar 0% dengan TKO bernilai 100% yang tergolong sangat akurat terjadi pada perbandingan antara data UPT PKPI Muara Angke selama tahun 19913 terhadap data TPI PPI Muara Angke dan data Oinas Perikanan OKI Jakarta terhadap data Suku Oinas Perikanan Kotamadya Jakarta Utara. Penyimpangan data sebesar 30% dengan TKO bernilai 70% yang tergolong tidak akurat terjadi pada perbandingan antara data Suku Oinas Perikanan Kotamadya Jakarta Utara selama tahun 1998 terhadap data TPI PPI Muara Angke dan terhadap data UPT PKPI Muara Angke. Penyimpangan data sebesar 34% dengan TKO bernilai 66% yang tergolong tidak akurat terjadi pada perbandingan antara data Oinas Perikanan DKI Jakarta selama tahun 1998 terhadap data
Keyword: 

Judul: Studi perbandingan hasil tangkapan ikan yang didaratkan dan dilelang di ppi Muara angke dan ppi kamal muara, kecamatan penjaringan Jakarta utara
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kekuatan hasil tangkapan ikan yang didaratkan di PPI muara Angke dan PPI Kamal Muara dan mengetahui keunggulan PPI Muara Angke bila dibandingkan dengan PPI Kamal Muara dilihat dari kekuatan hasil tangkapan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif kompa- ratif, yaitu dengan cara membandingkan unsur-unsur keunggulan hasil tangkapan yang didaratkan di PPI Muara Angke dengan unsur hasil tangkapan yang didaratkan di PPI Kamal Muara. Bahan dan alat yang digunakan pada penelitian ini adalah ikan sampel, meteran kayu, timbangan, skala organoleptik dan kamera. Penelitian diawali dengan pra-penelitian untuk menentukan jumlah hari peng- ambilan sampel, jenis-jenis dan jumlah ikan sampel. Jumlah hari pengambilan sam- pel adalah: 20 hari, dengan jenis-jenis dan jumlah ikan sampel adalah sebagai berikut: ikan kakap merah sebanyak 18 ekor per hari, bawal putih sebanyak 6 ekor per hari, tenggiri sebanyak 9 ekor per hari, kerapu sebanyak 5 ekor per hari dan kwe sebanyak 10 ekor per hari. Tiap ikan sampel diukur, panjang dan beratnya, kemudian diamati kondisi mata, insang dan konsistensi agar dapat diberi nilai sesuai skala organoleptik. Jenis-jenis ikan Produksi PPI Muara Angke berasal dari laut dan luar daerah. Jenis-jenis ikan asal laut yang didaratkan langsung di darmaga PPI Muara Angke adalah pari, cumi-cumi, sotong, kembung, tenggiri, selar, kakap merah, kerapu, kwe, eucut, bawal, tongkol, tembang, manyung, teri, udang dan lain-lain. Jumlah tersebut pada tahun 2000 adalah sebesar 9.450,7 ton (77,2%) dan berasal dari perairan- Operairan yang merupakan daerah penangkapan ikan para nelayan PPI Muara Angke
Keyword: fish catches, PPI Muara Angke, PPI Kamal Muara

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: