Judul: Analisis dayasaing komoditas unggulan perikanan tangkap Kabupaten Sukabumi
Abstrak: Sektor perikanan merupakan sektor yang penting bagi masyarakat Indonesia dan dapat dijadikan sebagai penggerak utama (prime mover) perekonomian nasional. Hal tersebut didasarkan bahwa sektor perikanan memiliki potensi yang sangat besar dilihat dari perairan Indonesia yang memiliki luas 5,8 juta km2 dan garis pantai 95.181 km, yang sebagian besar menjadi basis kegiatan ekonomi perikanan. Salah satu wilayah Indonesia yang memiliki potensi perikanan adalah Jawa Barat. Jawa Barat tercatat memiliki potensi produksi penangkapan ikan mencapai 172.748 ton. Kabupaten Sukabumi merupakan kabupaten pertama yang ditetapkan sebagai kawasan Minapolitan dan menjadi sentra aktivitas sektor perikanan di Jawa Barat. Sektor perikanan Kabupaten Sukabumi dapat berperan dan berpotensi sebagai penggerak utama perekonomian daerah. Namun, peran dan potensi tersebut masih belum teroptimalkan dengan baik. Diduga keunggulan komparatif sektor perikanan belum sepenuhnya mampu ditransformasikan menjadi keunggulan kompetitif sehingga mengakibatkan masih rendahnya kinerja ekonomi berbasis sektor perikanan di Kabupaten Sukabumi. Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan, maka tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasikan komoditas-komoditas unggulan perikanan tangkap di Kabupaten Sukabumi, menganalisis kondisi sistem agribisnis komoditas unggulan perikanan tangkap Kabupaten Sukabumi, dan menganalisis kondisi dayasaing komoditas unggulan perikanan tangkap Kabupaten Sukabumi.
Keyword: 

Judul: Peranan Subsektor Perikanan Tangkap terhadap Pembangunan Wilayah Kabupaten Sukabumi, Provinsi Jawa Barat
Abstrak: Dalam rangka meningkatkan peranan dan kontribusi suatu sektor terhadap PDRB mau pun PDRB per kapita terus dilakukan, diantaranya melalui optimalisasi penggunaan sumberdaya alam yang dimiliki. Penggunaan sumberdaya alam harus diprioritaskan pada sektor antara lain komoditas yang belum dimanfaatkan secara optimal. Penelitian ini bertujuan untuk melihat sejauh mana kontribusi sektor perikanan dan kelautan khususnya subsektor perikanan tangkap terhadap pembangunan wilayah Kabupaten Sukabumi, Provinsi Jawa Barat. Penelitian ini menggunakan metode studi kasus, data dianalisis menggunakan analisis Location Quotient, Multiplier Effect dan penentuan sektor unggulan. Selama periode 2000-2006 peranan sektor perikanan dan kelautan Kabupaten Sukabumi berdasarkan hasil analisis Location Quotient dengan indikator pendapatan wilayah menunjukkan bahwa sektor perikanan dan kelautan Kabupaten Sukabumi merupakan sektor basis. Dengan demikian, sektor perikanan dan kelautan Kabupaten Sukabumi mampu menciptakan kesempatan kerja untuk memenuhi kebutuhan pasar di dalam wilayah maupun permintaan pasar di luar wilayah atau ekspor. Selama periode tahun 2000-2006 subsektor perikanan tangkap berdasarkan indikator pendapatan wilayah, memberikan dampak positif dan cenderung meningkat terhadap pembangunan wilayah Kabupaten Sukabumi.
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: