Judul: Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Nelayan di Pulau Untung Jawa Kepulauan Seribu Jakarta Utara
Abstrak: Indonesia sebagai negara dengan wilayah laut yang lebih luas daripada wilayah daratan memiliki potensi sumberdaya perikanan dan kelautan yang besar. Salah satu diantara banyak daerah yang memiliki potensi besar dalam sumberdaya perikanan dan kelautan adalah Kepulauan Seribu, Pulau Untung Jawa merupakan salah satunya. Kekayaan sumberdaya perikanan dan kelautan lazimnya memberi dampak positif bagi masyarakat pesisir khususnya yang berprofesi sebagai nelayan. Namun, tidak sedikit nelayan yang taraf hidupnya berada di bawah rata-rata karena hasil tangkapan yang kurang memuaskan. Hal ini mempengaruhi pendapatan yang diperoleh nelayan. Banyak faktor yang dapat mempengaruhi pendapatan nelayan di Pulau Untung Jawa. Baik faktor sosial ekonomi maupun faktor cuaca yang kian hari tidak menentu. Penelitian ini bertujuan mengkaji faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan baik sosial ekonomi maupun cuaca. Sebelum itu, perlu diketahui karakteristik nelayan di Pulau Untung Jawa untuk mendukung kajian tersebut. Faktor sosial ekonomi yang diteliti adalah modal, hasil tangkapan, jumlah tenaga kerja, jarak tempuh, pengalaman, harga ikan, harga bahan bakar, stok ikan, usia, tingkat pendapatan, alat tangkap, kepemilikan alat tangkap, dan keikutsertaan dalam organisasi. Sedangkan faktor cuaca yang diteliti adalah suhu udara, curah hujan, tinggi gelombang, dan jumlah hari hujan. Analisis mengenai faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan menggunakan analisis regresi berganda dengan data Cross Section dan Time Series dengan bantuan Software Minitab 14 dan Microsoft Excel. Pengolahan data menghasilkan dua model persamaan regresi. Untuk regresi dengan data cross section diperoleh model ln PDT = 21,2 + 0,147 ln HT - 0,299 ln MDL + 0,531 ln JTK - 0,0801 ln JT - 0,621 ln PNGLM + 0,204 ln USIA + 0,078 ln PEND + 0,791 ln AT + 2,55 ln KAT + 0,201 ln ORG dengan R2 sebesar 84,9%. Sedangkan untuk regresi dengan data time series diperoleh model Ln PDT = 55,8 + 0,0588 Ln P – 4,43 Ln BBM + 0,492 Ln X – 1,21 Ln SU – 0,0505 Ln CH + 0,0366 Ln JH dengan R2 sebesar 97,9%. Kedua model memiliki nilai significance F yang sangat kecil, sehingga dapat dikatakan variabel independent mempengaruhi variabel dependent secara bersama-sama. Selain itu, tidak terjadi penyimpangan asumsi untuk kedua model persamaan regresi. Hasil yang diperoleh dari pengolahan data menunjukkan bahwa faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan dari aspek sosial ekonomi adalah modal, hasil tangkapan, jumlah tenaga kerja, stok ikan, pengalaman melaut, usia, kepemilikan alat tangkap, dan harga bahan bakar. Sedangkan untuk aspek cuaca, yang mempengaruhi pendapatan nelayan secara signifikan hanya curah hujan. Kebijakan yang dapat diambil dari hasil penelitian ini adalah mengoptimalkan fungsi organisasi yang terdapat di Pulau Untung Jawa.
Keyword: 

Judul: Pengaruh sektor pariwisata terhadap tingkat kesejahteraan keluarga nelayan di Pulau Untung Jawa, Kepulauan Seribu, Jakarta Utara
Abstrak: Sasaran utama pembangunan sub-sektor perikanan harus lebih diarahkan untuk meningkatkan pendapatan dan taraf hidup nelayan serta memajukan kualitas kehidupan desa pantai melalui peningkatan dan diversifikasi produksi ikan. Salah satu tempat yang dapat memenuhi sasaran di atas adalah Pulau Untung Jawa, Kepulauan Seribu, Jakarta Utara. Pulau tersebut mempunyai potensi yaitu potensi pariwisata yang dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan pendapatan dan taraf hidup masyarakat nelayan. Diharapkan dengan adanya potensi pariwisata di pulau tersebut akan memberikan pengaruh yang lebih nyata terhadap tingkat pendapatan dan kesejahteraan nelayan Pulau Untung Jawa. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui besar pendapatan serta melihat sejauh mana pengaruh sektor pariwisata tersebut dapat mempengaruhi tingkat kesejahte- raan keluarga nelayan Pulau Untung Jawa, kepulauan Seribu, Jakarta Utara. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode survei di Pulau Untung Jawa, Kepulauan Seribu, Jakarta Utara. Pengambilan sampel dilakukan dengan metode Unpro- potionate Stratified Random Sampling. Startifikasi berda- sarkan jenis alat tangkap dan kepemilikan alat tangkap tersebut. Pertimbangan yang digunakan dalam pemilihan responden adalah keluarga nelayan yang memanfaatkan poten- si pariwisata dan keluarga nelayan yang tidak memanfaatkan potensi pariwisata di Pulau Untung Jawa. Pulau Untung Jawa masuk ke dalam wilayah Kelurahan Pulau Untung Jawa, Kecamatan Kepulauan Seribu, Jakarta Utara. Pulau tersebut terletak 2 m di atas permukaan laut pada posisi 050.0000 Lintang Selatan dan 1060.2700 1060.5700 Bujur Timur dengan luas administratif 1222.37 km², jumlah luas pulau-pulau seluas 1.30 km² dan luas 2 2 lautnya seluas 1221. 07 km dan luas daratan seluas 137.047 km². Berdasarkan letaknya Pulau Untung Jawa ini dipengaruhi oleh dua musim yaitu Musim Barat dan Musim Timur dengan suhu udara 20 °C pada malam hari dan 25 °C pada siang hari dan curah hujan rata-rata 1200 mm/tahun. Sampai Bulan Oktober 1995 jumlah penduduk Pulau Untung Jawa adalah 1.406 jiwa terdiri dari 714 jiwa laki- laki dan 692 jiwa perempuan dengan sex rasio mencapai 103. Artinya dari 100 jiwa perempuan terdapat 103 jiwa laki- laki dan sebagian besar penduduk pulau ini bermata penca- harian sebagai nelayan…dst
Keyword: 

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: