Judul: Analisis kebijakan pengawasan mutu dan keamanan produk perikanan indonesia menyikapi era globalisasi perdagangan
Abstrak: Ikan dan produk perikanan merupakan salah satu sumber pangan yang sangat penting bagi masyarakat dunia baik untuk generasi kini maupun generasi mendatang. Produk perikanan sekarang ini telah menjadi salah satu produk terpenting dalam perdagangan internasional. Perikanan sebagai produk pangan, tidak hanya terkait dengan aspek kecukupan jumlah untuk food security, tetapi aspek mutu dan keamanan pangan.
Keyword: Food savety, stakeholder analysis, GAP analysis, Analytic hierarchy process

Judul: Peranan Kebijakan Publik, Orientasi Kewirausahaan Dan Kompetensi Sumberdaya Manusia Dalam Pengembangan Produk Perikanan Prima
Abstrak: Pembangunan industri pengolahan ikan di Indonesia mendapat momentum baru dengan lahirnya Undang-undang No. 31 Tahun 2004 tentang Perikanan dan ditetapkannya Revitalisasi Pertanian dalam Agenda Pembangunan Nasional 2004-2009. Salah satu strategi yang dapat ditempuh untuk mengakselerasi pembangunan industri pengolahan ikan adalah pengembangan produk perikanan prima, yaitu produk perikanan yang mempunyai jaminan mutu dan keamanan tinggi, berdaya saing tinggi dan bernilai tambah tinggi. Keberhasilan pengembangan produk perikanan prima ditentukan oleh tiga faktor, yaitu : (1) kebijakan publik, (2) orientasi kewirausahaan, dan (3) kompetensi sumberdaya manusia. Sehubungan dengan itu, dilakukan penelitian untuk menganalisis peranan ketiga faktor tersebut serta interaksinya satu sama lain dalam pengembangan produk perikanan prima. Penelitian ini menggunakan metoda survei terhadap 69 unit pengolahan ikan beku yang berada di Provinsi Banten, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur. Metoda analisis data yang digunakan adalah Structural Equation Modeling (SEM), dengan menggunakan piranti lunak Program AMOS 5 Second Order Full Version.
Keyword: 

Judul: Pengenalan kata berbasiskan fonem dengan pemodelan resilient backpropagation
Abstrak: The aim of this research is to know the performance of Neural Network as a model for word recognition. The research uses Resilient Backpropagation for modeling and Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) for feature extraction. The voice data used comes from one speaker. Total words used are 70 words that consist of 50 words as a dictionary of words and 20 words, that each word repeated 10 times. Dictionary words consist of 50 words from a combination of phonemes used in the research. Phonemes used in this research are 10 phonemes consist of 4 vowels and 6 consonants phonemes. From the 20 words, each word is repeated 10 times, 7 times used as training data and 3 times are used as test data. The output from testing process are word transcription. The convertion process from the word transcription into word is done manually by 5 person. This research produces two models. Average accuracy obtained from model with 100 hidden neuron is 75% for test data and 61% for the dictionary of words. The best average accuracy obtained is 93% for test data and 62 % for the dictionary of words generated by testing the model with 1000 hidden neurons. Overfitting occurs in the second model with 1000 hidden neurons. It causes the model can only produce good output for data that has been trained.
Keyword: