Judul: Analisis optimasi produksi untuk produk perikanan di PT.Danaumatano Persada Raya Muara Baru, Jakarta: Dengan pendekatan metode Goal Programming
Abstrak: lkan merupakan sumberdaya yang penting bagi rakyat Indonesia karena disamping potensinya yang cukup besar juga dapat dipergunakan sebagai salah satu sumber protein hewani dalam rangka peningkatan gizi. Tetapi sifat ikan yang mudah busuk/rusak merupakan masalah dalam suatu industri perikanan. Oleh karena itu diperlukan suatu cara penanganan yang tepat dan dalam waktu singkat. Teknologi yang paling umum digunakan untuk jangka waktu panjang adalah pembekuan. Dalam industri pengolahan ikan dalam mencapai tujuan-tujuannya tidak terlepas dari keterbatasan sumberdaya, baik modal, tenaga kerja, bahan baku atau lingkungan. Sehingga diperlukan suatu pengaturan sumberdaya yang tepat agar dapat mencapai tujuan yang diinginkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jenis-jenis produk yang dihasilkan di PT. Danaumatanao Persada Raya, mengetahui faktor-faktor yang berperan dalam pembuatan produk perikanan di PT. Danaumatano Persada Raya dan menentukan jumlah alokasi produk yang optimum di PT. Danaumatano Persada Raya. Penelitian ini menggunakan pendekatan berencana dengan teknik operations research. Teknik operations research yang digunakan adalah dengan Goa/ Programming. Model Goa/ Programming yang digunakan memiliki 4 variabel keputusan (X1, X2, X3, X4) dan 6 sasaran-sasaran yang hendak dicapai. Penyelesaian model Goa/ Programming ini dilakukan dengan bantuan program komputer LINDO (Linear Interactive Descrete Optimizer).
Keyword: 

Judul: Analisis Optimasi Sistem Produksi pada Industri Perikanan Tuna (Studi Kasus di PT Perikanan Nusantara Cabang Benoa, Bali)
Abstrak: Industri perikanan, khususnya perikanan tuna, di Indonesia berusaha meningkatkan produktivitas hasil tangkapan dalam memenuhi permintaan konsumen dengan cara yang efektif dan biaya seefisien mungkin. PT Perikanan Nusantara Cabang Benoa, Bali merupakan usaha perikanan tuna longline pertama di Indonesia. Penelitian ini bertujuan memberikan informasi tentang kegiatan optimalisasi sistem produksi pada perusahaan tersebut. Metode pengolahan data menggunakan riset operasi dengan teknik linear programming dibantu software LINDO. Kelompok data dianalisis berdasarkan ukuran kapal 15 GT, 40 GT, dan 60 GT. Variabel keputusan penelitian ini adalah pengoptimalisasian jenis ikan kualitas ekspor. Fungsi tujuan yaitu memaksimumkan keuntungan. Fungsi kendala meliputi biaya bahan bakar (solar), biaya umpan, biaya usaha (operasional), biaya pekerja laut, biaya administrasi, dan kapasitas muat palka. Kegiatan manajemen produksi yaitu operasi penangkapan ikan di fishing ground dan pengolahan ikan hasil tangkapan di darat. Hasil perhitungan optimalisasi kapal 15 GT pada kondisi optimal ikan tuna mata besar (thunnus obesus) sebesar 1.722,86 kg dan ikan tuna sirip biru (thunnus macoyii) sebesar 288,14 kg yang memberikan keuntungan perusahaan. Sumberdaya kapal 15 GT yang dimanfaatkan secara optimal adalah sumberdaya biaya administrasi dan kapasitas muat palka. Hasil perhitungan optimalisasi kapal 40 GT dan 60 GT pada kondisi optimal ikan tuna mata besar (thunnus obesus) sebesar 12.029,97 kg pada kapal 40 GT dan 16.837,34 kg pada kapal 60 GT yang memberikan keuntungan perusahaan. Sumberdaya kapal 40 GT dan 60 GT yang dimanfaatkan secara optimal adalah sumberdaya biaya umpan. Rekomendasi bagi perusahaan yaitu (1) meningkatkan kualitas sumberdaya manusia; (2) menjaga kehigienisan alat produksi; (3) memperluas fishing ground.
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: