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: Optimalisasi usaha penangkapan tuna di PT.Perikanan Samodra Besar Cabang Benoa, Bali
Abstrak: Pemerintah Indonesia berupaya untuk mendorong peningkat:an ekspor. Salah satu sumberdaya perikanan yang mempunyai peranan penting dalam peningkat:an ekspor dan menghasilkan devisa negara adalah ikan tuna. Dalam rangka peningkatan ekspor tuna, aspek produksi tuna yang didominasi dengan cara penangkapan di Jaut sangat penting. Oleh karena itu, usaha penangkapan tuna merupakan basis utama untuk memproduksi tuna dari rantai usaa untuk meningkatkan ekspor tuna Indonesia. PT. Perikanan Samodra Besar (PT. PSB) merupakan salah satu Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yang bergerak di subsektor perikanan da1arn bidang penangkapan dan ekspor tuna di Indonesia sejak tahun 1973. Salah satu usaha yang dilakukan PT. PSB adalah usaha penangkapan tuna yang berpusat di Benoa Bali. Hasil usaha penangkapan ikan tuna tersebut ditujukan untuk memenuhi permintaan ekspor. Produk tuna yang diekspor merupakan tuna segar dan tuna beku da1am bentuk utuh dan Join, dengan negara tujuan ekspornya adalah Jepang. Kegiatan penangkapan tuna PT. PSB ini didukung dengan jumlah armada penangkapan yang pada tahun 1996 berjumlah 19 unit kapal, terdiri dari beberapa ukuran kapal yaitu 8 unit kapal 100 Gross Ton (GT), 1 unit kapal 80 GT, 6 unit kapal 60 GT, 2 unit kapal 40 GT dan 2 unit kapal 15 GT. Agar kesinambungan dari usaha penangkapan yang dilakukan PT. PSB dapat terjamin, maka usaha tersebut harus memberikan keuntungan yang terbaik sesuai tujuan perusahaan. Untuk mencapai tingkat keuntungan tersebut, maka PT. PSB hams dapat mengoperasikan berbagai ukuran armada penangkapan yang dimilikinya dengan memperhatikan jumlah produksi tangkapannya dan komponen-komponen biaya yang digunakan dalam kegiat:an penangkapan tersebut secara optimal.
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: