Judul: Sumber-sumber pertumbuhan industri pengolahan makanan di Indonesia (Analisys Total Factor Productivity)
Abstrak: Isu ketahanan pangan telah memasuki paradigma baru, dengan adanya konsep sustainable food security (konsep ketahanan pangan berkelanjutan). Dalam hal ini selain peranan yang sangat mendasar dari industri pertanian, yang perlu diperhatikan juga adalah peranan penting dari industri pengolahan makanan sebagai industri yang dapat mengoptimalkan hasil-hasil pertanian. Selain itu industri pengolahan merupakan penyumbang terbesar terhadap Produk Domestik Bruto (PDB), dan industri pengolahan makanan memiliki kontribusi yang paling dominan dalam industri pengolahan. Industri pengolahan makanan juga merupakan bagian integral dari subsistem agribisnis hilir dalam sistem agribisnis. Dalam menganalisis peranan industri pengolahan makanan digunakan metode Total Factor Productivity, untuk menghitung akumulasi faktor dan tingkat efisiensi teknis dari industri tersebut. Dengan demikian dapat dilihat bagaimana ketergantungan industri pengolahan makanan terhadap akumulasi faktor dan bagaimana pengaruh teknologi (efisiensi teknis) terhadap industri pengolahan makanan. Hasil perhitungan pertumbuhan bersama dengan faktor produksi yang lain diregresi dengan menggunakan metode Pool Least Square (PLS). Pada saat krisis memang industri pengolahan merupakan industri yang paling mengalami kehancuran dan mendapatkan dampak yang sangat signifikan dari krisis. Akan tetapi pada masa pemulihan industri pengolahan, khususnya produk makanan pokok, merupakan sektor industri yang paling cepat pulih dan kembali tumbuh secara pesat. Dalam periode 1994-1996, industri pengolahan mengalami pertumbuhan nilai output sebesar 20.97 persen, dan mengalami penurunan nilai rata-rata pertumbuhan menjadi 11.29 persen ketika krisis melanda perekonomian. Namun dengan cepat pertumbuhan rata-rata kembali meningkat pada periode 2000-2002 sebesar 35.84 persen.
Keyword: 

Judul: Analisis peranan industri pangan terhadap perekonomian Indonesia(Analisis input-output
Abstrak: Perkembangan industri pangan di Indonesia tidak seperti yang diharapkan. Kontribusi industri makanan, minuman (pangan) dan tembakau pada tahun 2000 sebesar 8,06 persen dan terus menurun hingga menjadi sebesar 6,94 persen pada tahun 2005 (BPS, 2006). Selain itu selama tahun 2000-2004 jumlah industri pangan maupun jumlah tenaga kerja yang terserap pertumbuhannya berfluktuasi. Hal ini menyebabkan industri pangan sangat rawan dikemudian hari untuk dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi, meningkatkan ketahanan pangan nasional, serta menjaga stabilitas pertahanan dan politis. Dengan demikian, peranan industri pangan nasional sangat penting untuk ditelaah lebih lanjut, karena subsektor ini merupakan salah satu andalan dalam perekonomian nasional. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) menganalisis peranan industri pangan terhadap perekonomian Indonesia dalam pembentukan struktur permintaan antara dan permintaan akhir, struktur nilai tambah bruto, dan struktur output, (2) menganalisis berapa besar koefisien dan kepekaan penyebaran industri pangan dalam perekonomian Indonesia, (3) menganalisis berapa besar dampak ekonomi yang ditimbulkan oleh industri pangan yang meliputi multiplier effect (efek pengganda) baik output, pendapatan, dan tenaga kerja terhadap perekonomian Indonesia, serta (4) mengetahui subsektor-subsektor dalam industri pangan yang dapat diprioritaskan untuk dikembangkan...
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: