Judul: Tekno Ekonomi Pembuatan Perahu Fiberglass di Desa Cikahuripan Kecamatan Cisolok, Sukabumi
Abstrak: Kapal di Indonesia umumnya terbuat dari kayu, jika terjadi kelangkaan kayu maka diperlukan suatu alternatif bahan lain pengganti kayu dalam membuat kapal sebagai unit penangkapan ikan. Penggunaan fiberglass diharapkan dapat mengganti kayu sebagai bahan utama pembuat perahu, terutama untuk perahu berukuran kecil. Penelitian tekno ekonomi bertujuan memberikan gambaran informasi tentang cara pembuatan perahu dari bahan fiberglass yang ada di desa Cikahuripan Kecamatan Cisolok, Sukabumi. Galangan perahu fiberglass di Desa Cikahuripan merupakan satu-satunya galangan perahu fiberglass di Kecamatan Cisolok. Penelitian ini menggunakan metode studi kasus terhadap pembuatan perahu di desa Cikahuripan. Analisis data dibagi menjadi dua, yaitu analisis teknologi dan analisis ekonomi. Proses pembangunan perahu diawali dengan pembuatan cetakan permanen, kemudian pembuatan perahu dengan sistem laminasi. Biaya produksi untuk satu buah perahu tersebut dengan ukuran CUNO 6,73 m3 sebesar Rp. 9,741,500.00. Harga jual satu buah perahu tanpa mesin sebesar Rp. 10,750,000,00 dengan keuntungan sebesar Rp. 1,008,500.00. Berdasarkan CUNO, biaya produksi perahu di Desa Cikahuripan Sukabumi sebesar Rp. 1.447.474 /CUNO, dengan payback period selama 3,2 tahun atau 39 bulan apabila perahu dijual dengan mesinnya.
Keyword: 

Judul: Desain Perahu Fiberglass Bantuan LPPM IPB di Desa Cikahuripan Kec. Cisolok, Sukabumi
Abstrak: Desa Cikahuripan sebagian besar penduduknya, yaitu 1425 dari total penduduk sebanyak 2507 jiwa adalah sebagai nelayan. Sebagai nelayan, kapal/perahu merupakan kebutuhan vital yang digunakan untuk sarana unit penangkapan ikan, yaitu sebagai alat transportasi dari fishing base ke fishing ground dan media pengangkut ikannya. Keadaan dari perahu nelayan Cikahuripan sebagian besar sudah tua dan tidak layak laut,sehingga perlu peremajaan kapal. Namun kendala yang dihadapi adalah pengadaan bahan baku berupa kayu yang berkualitas tinggi di daerah Cikahuripan sangat sulit dan ditambah lagi maraknya isu illegal logging yang semakin manambah susah dalam usaha mencari bahan baku. Sehingga dipilih bahan fiberglass sebagai alternatif pengganti kapal kayu. Permasalahan sakarang ini adalah belum adanya pengujian kelayakan dari perahu yang diproduksi sehingga peneliti merasa perlu meneliti lebih lanjut. Perahu fiberglass yang diproduksi diberi nama perahu “Kahuripan Nusantara “. Perahu ini mempunyai dimensi utama sebagai berikut; panjang total (LOA) sebesar 9,56 m, LPP sebesar 8,2 m, dalam (D) sebesar 73,5 cm dan lebar (B) sebesar 111,6 cm. Bahan baku utama pembuatan fiberglass yaitu resin, katalis, talk, erosil, met, roving dan kayu sebagai penguat rangka (gading-gading). Perahu yang diproduksi mengikuti desain perahu dari Cilacap. Proses pembuatan perahu fiberglass masih menggunakan metode sederhana yaitu hand lay up dengan urutan pengerjaan yaitu pelapisan gelcoat -> met -> roving -> met dan terakhir dilakukan pelapisan gelcoat kembali. Secara umum perahu fiberglass yang diproduksi sesuai dengan kapal-kapal yang beroperasi di Indonesia, mulai dari nilai rasio dimensi utama sampai nilai parameter hidrostatisnya. Selain itu, perahu Kahuipan Nusantara juga tergolong mempunyai kestabilan yang cukup baik.
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: