Judul: Peranan Sektor Perikanan Dan Penentuan Komoditas Unggulan Dalam Pembangunan Wilayah Kabupaten Sukabumi, Provinsi Jawa Barat
Abstrak: Kabupaten Sukabumi memiliki potensi sumberdaya perikanan tangkap dan budidaya yang cukup besar. Potensi yang besar ini dapat dimanfaatkan secara maksimal guna meningkatkan kontribusinya terhadap pendapatan daerah, maka perlu disusun suatu strategi pengembangan yang bertujuan meningkatkan peranan sektor perikanan tangkap dan budidaya dalam pembangunan wilayah. Hasil perhitungan nilai LQ menunjukkan bahwa berdasarkan indikator pendapatan wilayah merupakan sektor basis dengan nilai LQ lebih besar dari 1, yaitu pada Tahun 2002 sebesar 1,99, kemudian pada Tahun 2003 sebesar 1,76, dan berturutturut pada Tahun 2004, Tahun 2005, dan Tahun 2006 masing-masing sebesar 1,59, 1,80, dan 1,96. Berdasarkan hasil analisis multiplier effect, selama periode 2002-2006 berdasarkan indikator pendapatan wilayah, sektor perikanan memberikan dampak positif terhadap pembangunan wilayah Kabupaten Sukabumi. Hasil perhitungan penentuan komoditas unggulan didapatkan bahwa ada beberapa komoditas yang dapat dikategorikan sebagai komoditas unggulan yaitu untuk perikanan tangkap, ikan layang, ikan selar, ikan kuwe, kembung, pari, kakap, dan tuna, sedangkan untuk budidaya adalah ikan nila dikategorikan sebagai komoditas unggulan. Hasil analisis SWOT menghasilkan 3 alternatif strategi pembangunan, yaitu 1) Memberikan kemudahan akses bagi masyarakat untuk membuka peluang usaha di bidang perikanan 2) Mengundang investor menanamkan modalnya untuk meningkatkan sarana dan prasarana perikanan baik secara kualitas maupun kuantitas serta mengembangkan usaha budidaya dan pengolahan perikanan untuk memenuhi kebutuhan dalam negeri maupun luar negeri, serta pemfokusan dana investasi pada komoditas yang termasuk unggulan, dan 3) Pengembangan usaha pengolahan perikanan yang bersifat padat karya sebagai langkah antisipasi dari semakin berkurangnya lahan perikanan karena beralih fungsi menjadi perkantoran, jalan dan pemukiman penduduk Kata kunci: sub sektor perikanan tangkap dan budidaya, pembangunan wilayah, komoditas, Locatian Quotient (LQ) dan multiplier effect
Keyword: 

Judul: Peranan Subsektor Perikanan Tangkap terhadap Pembangunan Wilayah dan Komoditas Unggulan yang Dapat Dikembangkan di Kota Sabang
Abstrak: Kota Sabang memiliki potensi sumberdaya perikanan tangkap yang cukup besar. Potensi yang besar ini dapat dimanfaatkan secara maksimal guna meningkatkan kontribusinya terhadap pendapatan daerah, maka perlu disusun suatu strategi pengembangan yang bertujuan meningkatkan peranan subsektor perikanan tangkap dalam pembangunan wilayah. Hasil perhitungan LQ menunjukkan bahwa berdasarkan indikator pendapatan wilayah merupakan sektor basis dengan nilai LQ lebih besar dari 1, yaitu pada Tahun 2002 sebesar 3,04, kemudian pada Tahun 2003 sebesar 2,72, dan berturut-turut pada Tahun 2004, 2005, dan 2006 masing-masing sebesar 2,42, 1,90, dan 1,96. Berdasarkan indikator tenaga kerja, hasil perhitungan LQ juga menunjukkan bahwa subsektor perikanan tangkap merupakan sektor basis, dengan nilai LQ lebih besar dari 1, yaitu dari Tahun 2001 sampai dengan Tahun 2007 berturut-turut sebesar 1,99, 2,01, 1,30, 1,53, 2,01, 1,92, dan 1,77. Berdasarkan hasil analisis Multiplier Effect, selama periode 2002-2006 berdasarkan indikator pendapatan wilayah, subsektor perikanan tangkap memberikan dampak positif terhadap pembangunan wilayah Kota Sabang. Berdasarkan indikator tenaga kerja selama periode 2001-2007, hasil analisis Multiplier Effect menunjukkan bahwa subsektor perikanan tangkap memberikan dampak positif terhadap pembangunan wilayah Kota Sabang. Berdasarkan penentuan komoditas unggulan, diperoleh beberapa komoditas yang dapat dikategorikan sebagai komoditas unggulan untuk subsektor perikanan tangkap, yaitu ikan Cakalang, ikan Layang, ikan Julung-julung, ikan Kuwe, ikan Kerapu, ikan Ekor Kuning (Pisang-pisang), ikan Kurisi, ikan Lencam, ikan Gerot-gerot, dan Ikan Swanggi. Hasil analisis SWOT menghasilkan 3 alternatif strategi pembangunan, yaitu 1) Melakukan pengembangan pada subsektor perikanan tangkap secara terpadu dan berkelanjutan dengan memanfaatkan potensi sumberdaya ikan yang cukup besar, kesempatan kerja yang banyak, daya beli masyarakat yang cukup tinggi, dukungan dari pemerintah daerah serta organisasi masyarakat setempat, guna memenuhi kebutuhan konsumsi domestik dan luar negeri serta meningkatkan pendapatan daerah; 2) Memberikan kemudahan akses, sarana serta prasarana bagi masyarakat setempat sehingga dapat membuka dan mengembangkan usaha baru di bidang perikanan tangkap guna memanfaatkan peluang yang besar di pasar luar negeri; 3) Melakukan pengembangan serta diversifikasi pada produk perikanan tangkap sebagai langkah untuk dapat bersaing dengan pasar luar negeri.
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: