Judul: Strategi pemasaran udang pada perusahaan cold storage : studi kasus PT Ancol Cold Storage dan Industrym, Jakarta
Abstrak: Salah satu komoditi perikanan yang berpotensi untuk dikembangkan sebagai penghasil devisa adalah udang. Sejak dikeluarkannya Keppres No. 39/1980 tentang penghapusan alat penangkap udang, pukat harimau (trawl), menyebabkan turunnya produksi udang di Indonesia. Hal ini mengurangi jumlah bahan baku udang segar yang tersedia bagi perusahaan cold storage, yang selanjutnya akan mengurangi jumlah udang beku yang dapat diekspor. PT Ancol Cold Storage & Industry, Jakarta memperoleh bahan baku udang segar dari laut, maka jumlah pembelian udang segar dan penjualan udang beku menunjukkan kecenderungan yang menurun pada periode tahun 1981-1987. Keragaan perusahaan tidak terlepas dari strategi pemasaran yang dijalankan oleh perusahaan. Strategi pemasaran tersebut merupakan hasil kerjasama antara perusahaan cold storage sebagai penyedia udang beku dan Pioneer Corporation di Hongkong sebagai perantara. Adanya lembaga perantara, maka pemasaran udang beku dapat lebih berjamin. Selain itu perusahaan cold storage dapat lebih memusatkan kegiatannya pada penyediaan udang beku, sehingga kebijaksanaan produk menjadi tanggung jawab perusahaan cold storage...
Keyword: 

Judul: Studi Tentang Pemasaran Udang Beku Ekspor di PT Wirontono Cold Storage dan Industry, Ancol, Jakarta
Abstrak: Tujuan penelitian ini ialah mengetahui secara bagaimana penanganan dan pemasaran yang dilakukan nelayan seba- gai produsen hingga ke tangan PT Wirontono Cold Storage & Industry sebagai lembaga pengekpor udang beku, menaksir biaya, marjin pemasaran serta keuntungan yang diperoleh masing-masing lembaga yang terlibat dalam memasarkan udang beku. Sumbangan pemikiran yang diberikan diharapkan dapat dipakai sebagai bahan pemikiran bagi lembaga-lembaga pemasaran yang terlibat serta aparat Pemerintah dalam mene- tapkan kebijaksanaan yang perlu ditempuh untuk memperbaiki pemasaran udang, baik di dalam negeri maupun di luar negeri, sebagai penghasil devisa negara. Data dan informasi diperoleh dengan cara wawancara, dimana sebagai kasus dipilih lembaga produsen yang dalam hal ini adalah nelayan, pedagang pengumpul dan PT Wirontono Cold Storage & Industry. Kemudian data tersebut dianalisa secara tabulasi. PT Wirontono Cold Storage & Industry merupakan salah satu perusahaan Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) yang bergerak dalam bidang pembelian udang segar, pengolahan udang segar menjadi udang beku yang kemudian mengekspor udang beku tersebut ke negara Jepang. Jumlah pembelian udang segar selama empat tahun, dari tahun 1979 hingga tahun 1982 mengalami penurunan. Tahun 1979 merupakan tahun yang tertinggi dalam jumlah angka pembelian udang segar dibandingkan dengan tahun sesudah di- cetuskan Keppres 39 Tahun 1980. Pembelian udang segar di- lakukan dengan cara nelayan atau pedagang pengumpul menjual hasil tangkapannya atau hasil pengumpulannya ke Jakarta di- mana PT Wirontono Cold Storage mengolah udang segar menjadi udang beku. Jumlah produksi udang segar menjadi udang beku selalu diimbangi dengan jumlah pembelian udang segar, begitu pula jumlah pemasaran udang beku ke Jepang. Bila jumlah pembe- lian meningkat, produksi meningkat dan pengiriman udang beku selama triwulan meningkat pula. Begitu pula sebaliknya…dst
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: