Judul: Analisis harga pokok produksi dan titik impas produk abon ikan di Kecamatan Cisolok, Kabupaten Sukabumi Jawa Barat
Abstrak: Potensi sumberdaya perikanan laut Indonesia sebesar 6.7 ton ikan per tahun dengan hasil produksi yang dicapai hingga November 1999 sebesar 3.2 juta ton per tahun merupakan bahan pangan yang potensial untuk memenuhi kebutuhan pangan dan gizi masyarakat terutama kebutuhan akan protein. Dalam rangka meningkatkan konsumsi masyarakat terhadap produk perikanan khususnya produk ikan olahan, maka harus diupayakan untuk niembuat produk hasil perikanan yang leb~h beragam yang dapat diteriina dan disukai masyarakat melalui usaha pengolahan hasil perikanan. Salah satu produk pengolahan hasil perikanan adalah abon ikan. Sedangkan salah satu usaha pengolahan hasil perikanan khususnya abon ikan tersebut terdapat di Kecamatan Cisolok, Kabupaten Sukabumi, Jawa Barat. Terdapat dua unit usaha yang memproduksi abon ikan di Kecamatan Cisolok yaitu Kelompok Usaha Bersa~na (KUB) Tenggiri dan Hurip Mandiri. Dengan adanya dua unit usaha yang saling berdeka!an dan juga memproduksi produk yang sama maka persaingan diantara kedua KUB tidak dapat dihindari. Dengan adanya persaingan tersebut maka inasing - inasing KUB harus mampu mengelola usaha operasionalnya secara efisien agar dapat memberikan keuntungan bagi KUB tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis harga pokok produk abon ikan dari kedua KUB. Selanjutnya menganalisis titik inipas produk, Marginal i/,co~iie, Ma~ginal Income Ratio, Margill of Safety dan profitabilitas usaha dari produk abon ikan. Sedangkan kegunaan dari penelitian ini adalah sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana pada Fakultas Perikanan dan llrnu Kelautan lnstitui Pertanian Bogor, untuk bahan pertimbangan bagi kedua KUB dan sumber inforniasi bagi pihak yang membutuhkan.
Keyword: 

Judul: Analisis finansial usaha pengolahan produk fish nugget di Kecamatan Cisolok Kabupaten Sukabumi Jawa Barat
Abstrak: Potensi sumberdaya perikanan iaut Indonesia sebesar 6,7 ton ikan per tahun dengan hasii produksi yang dicapai hingga November 1999 sebesar 3,2 juta ton per tahun merupakan bahan pangan yang potensiai untuk memenuhi kebutuhan pangan dan gizi masyarakat terutama kebutuhan akan protein. Dalam rangka meningkatkan konsumsi masyarakat terhadap produk perikanan khususnya produk ikan oiahan, maka harus diupayakan untuk membuat produk hasil perikanan yang lebih beragam yang dapat diterima dan disukai masyarakat melalui usaha pengolahan hasil perikanan. Keterbatasan pengetahuan dan ketrampiian masyarakat akan teknik - teknik pengolahan hasii perikanan serta kondisi masyarakat nelayan dan pengolah hasil perikanan yang cenderung lambat dalam proses perubahan struktur sosial mendorong tim yang terdiri dari empat jurusan di Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Institut Pertanian Bogor Yaitu jurusan Teknologi Hasii Perikanan, juruS2n Manajemen Sumberdaya Perairan, jurusan Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan, dan jurusan Sosial Ekonomi Perikanan bekerjasama dengan BAPPEDA Sukabumi mencoba untuk membuat suatu program kegiatan yang disponsori oleh DIKTI melalui program Semi Que 2000. Salah satu dari rangkaian kegiatan program Semi Que adalah memberikan pengetahuan dan ketrampiian diversifikasi teknologi pengolahan ikan yang dapat menghasilkan bentuk - bentuk hasii olahan baru yang berorientasi· padaperkembanganpasar perkotaan· pada masyarakat Desa·Cikahuripan Kecamatan Cisolok Kabupaten Sukabumi Jawa Barat. Bentuk produk hasii olahan baru yang diperkenalkan antara lain yaitu fish nugget dan untuk selanjutnya dapat dijadikan suatu peluang usaha pengolahan bagi masyarakat Desa Cikahuripan. Tujuan penelitian adalah untuk mempelajari kegiatan usaha pengolahan hasil perikanan di Desa Cikahuripan secara umum. Kemudian menganalisis secara finansial usaha pengolahan produk fish nugget di Desa Cikahuripan untuk mengetahui layak tidaknya usaha yang akan diiaksanakan dan menganalisis sensitivitas dari usaha yang akan diiaksanakan. Sedangkan kegunaan penelitian ini adalah sebagai salah satu syarat untuk meraih gelar Sarjana Perikanan pada Program Studi Sosial Ekonomi Perikanan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Institut Pertanian Bogor. Sebagai informasi tentang kondisi usaha pengolahan produk perikanan di Desa Cikahuripan dan sebagai bahan Iiteratur serta masukan bagi berbagai pihak yang berkepentingan.
Keyword: 

Judul: Model Plant-Disease Relation Menggunakan Pendekatan
BERT-BiLSTM-CRF dan Transfer Learning
Abstrak: A Plant-Disease Relation (PDR) is a relation extraction sub-task that aims to reveal the relationship between plants and disease entities in a sentence. Research on the PDR was first proposed by Kim et al. in 2019. They developed PDR as a gold-standard corpus by manually labeling the plant and disease entities with help of the experts. The corpus has four classes: treatment of disease, cause of disease, negative, and associate. Subsequently, they proposed a short dependency path-convolutional neural network (SDP-CNN) method to analyze the relationship between plants and disease entities. The SDP algorithm identifies the shortest path to find plant and disease entities while CNN analyzes the relationship between the two entities in the classification. The experimental results show that the model performance achieved an F1 score of 0.764 for imbalanced class data. The SDP-CNN combination effectively extracts local features from dependency paths and efficiently captures syntactic and semantic information. By concentrating on the most relevant parts of the sentences, SDP-CNN can improve the accuracy of relation extraction tasks, particularly in simpler sentences. On the other hand, the SDP-CNN method has several limitations: 1) Does not take class balance into account when building the PDR model; 2) the SDP-CNN method is only optimal for short sentences, but is not effective for complex English; and 3) rely on Experts when building ground truth datasets. Therefore, this research aims to 1) to select the best techniques in oversampling, undersampling, and SMOTE to deal with imbalance classes; 2) to improve the F1 score of plant-disease relation model proposed by Kim et al. (2019) by combine BERT-BiLSTM-CRF algorithm; and 3) to propose a multi-source transfer learning method for automatic labeling for replaced rely on the expert. Meanwhile, the novelty of this research is as follows: 1) BERT-BiLSTM-CRF method to predict plant-disease relation, and 2) multi-source transfer learning method for automatic labeling. We performed preprocessing and applied stop_word to realize the first goal. Then, the text was converted to numeric text using a Count Vectorizer with the addition of n-grams. In both the training and testing stages, we utilized an 80:20 ratio and 5-fold cross validation. We used machine learning classifiers (multinomial naïve bayes, k-nearest neighbour, support vector machine, and random forest) and Deep Learning (LSTM). Additionally, we employed undersampling, oversampling, and the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) to address with unbalanced classes. Overall, experiments were conducted on all classifiers using the eight schemes. The experimental results show that, the LSTM classifier with the undersampling technique is superior to all the machine learning classifiers. To achieve the second goal, we normalized the PDR corpus. Each sentence was arranged in a single line and ended within a period. Next, the tokenisation process used the BERT Tokenizer. In the training stage, the training and testing data were divided in an 80:20 ratio. Hyperparameter tuning was performed using GridSearch to obtain the optimal model configuration. It took approximately 28 hours to obtain optimal parameters. The results of the GridSearch recommendation yielded the following parameters: epoch=40, dropout=0.3, batch_size=64, and num_units=128. To obtain the optimal model, we conducted the experiments ten times
Keyword: automatic labeling, conditional random field, long short-term memory, plant-disease relation, transfer learning